Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 298-305

## Analisa Sentimen Pemilu 2019 Pada Judul Berita Online Menggunakan Metode Logistic Regression
Alifiyah Rohmatul Hidayati 1 , Arief Senja Fitrani 2 , Mochamad Alfan Rosid 3 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Informatika, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Sidoarjo, Indonesia E-mail: 1 halifiyahrohma@gmail.com, 2 asfjim@umsida.ac.id,
3 alfanrosid@umsida.ac.id

## Abstract
Online news is a report that discusses an event packaged by the media as a means of publication in the form of news that can be accessed online. The 2019 election was one of the  topics  that  was  very  much  discussed  at  that  time.  In  its  implementation,  the  2019 election  reaped  many  critical  notes  related  to  the  implementation  and  the  issue  of  the integrity  of  the  election  itself.  In  this  study,  researchers  took  titles  from  various  online news  portals  related  to  the  2019  election  for  sentiment  analysis.  The  classification process is divided into three classes, namely positive, neutral and negative. The data used in  this  study  amounted  to  395  records.  The  stages  carried  out  in  this  study  are preprocessing  which  includes  casefolding,  remove  punctuation,  handling  whitespace, stopword  removal,  stemming  and  tekonization.  Next  is  handling  imbalanced  data  to balance  the  number  of  classes.  After  going  through  the  preprocessing  stage,  the  next  is the  processing  stage  using  the  logistic  regression  method  and  randomized  search  cross validations. This is used to find the best parameters where the results of these parameters are then carried out by fitting the model. The results of the combined logistic regression method and randomized search cross validation show an accuracy score of 86%.
Keywords: Analysis  Sentiment,  Online  News,  Classification,  Logistic  Regression, Pemilu 2019

## Abstrak
Berita online merupakan laporan yang membahas suatu peristiwa yang dikemas oleh media sebagai sarana publikasi berupa berita yang dapat diakses secara online. Pemilu 2019  merupakan  salah  satu  topik  yang  sangat  ramai  diperbincangkan  pada  waktu  itu. Pada  pelaksanaannya,  pemilu  2019  menuai  banyak  catatan  kritis  terkait penyelenggaraan  hingga  persoalan  integritas  pemilu  itu  sendiri.  Pada  penelitian  ini, peneliti  mengambil  judul  dari  berbagai  portal  berita  online  yang  berhubungan  dengan pemilu  2019  untuk  dilakukan  Analisa  sentiment.  Proses  klasifikasi  dibagi  menjadi  tiga kelas yaitu positif, netral dan negatif. Data yang digunakan pada peelitian ini berjumlah 395 record. Adapun tahapan yang dilakukan pada penelitian ini yaitu preprocessing yang meliputi  casefolding,  remove  punctuation,  handling  whitespace,  stopword  removal, stemming dan tekonization. Selanjutnya yaitu dilakukan handling imbalanced data untuk menyeimbangkan jumlah kelas. Setelah melalui tahapan preprocessing, selanjutnya yaitu tahapan  processing  dengan  menggunakan  metode  logistic  regression  dan  randomized search cross validation. Hal ini digunakan untuk mencari parameter terbaik dimana hasil dari parameter tersebut selanjutnya dilakukan fitting model. Hasil dari kombinasi metode logistic  regression  dan  randomized  search  cross  validation  menunjukkan  skor  akurasi sebesar 86%.
Keywords: Analisa Sentimen; Berita Online; Klasifikasi; Logistic Regression; Pemilu 2019

## 1. Pendahuluan
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  menganut  sistem  demokrasi  [1].  Hal  ini dibuktikan  dengan  diadakannya  suatu  pemilihan  umum  terhadap  presiden  dan  wakil presiden.  Pemilihan  umum  ini  biasanya  diselenggarakan  secara  periodik  yaitu  5  tahun sekali.  Tahun  2019  merupakan  tahun  dilaksanakannya  pemilihan  umum  yang  menuai banyak  catatan  kritis  mulai  dari  penyelenggaraan,  keakuratan  data  bahkan  hingga persoalan integritas pemilu itu sendiri. Saat ini bidang jurnalistik telah terpengaruhi oleh perkembangan media social. Portal berita online menjadi suatu produk yang berasal dari perkembangan teknologi dalam dunia jurnalisme [2]. Kemunculan portal berita online ini sejalan  dengan  perkembangan  audiens  yang  semakin  dinamis  dalam  mencari  informasi. Dengan  adanya  portal  berita  online  yang  semakin  tumbuh  membuat  persaingan  industri portal berita online menjadi semakin ketat.
Pada penelitian ini, peneliti melakukan Analisa sentiment terhadap judul berita online mengenai  pemilihan  umum  yang  dilaksanakan  pada  tahun  2019.  Dimana  pada  masa pemilu tersebut banyak sekali warga yang membentuk beberapa kubu untuk mendukung kedua  pasangan  calon  presiden.  Adapun  data  yang  diambil  untuk  penelitian  ini  berasal dari  beberapa  portal  berita  online  yang  diambil  judulnya  saja.  Selanjutnya  data  tersebut dilakukan  pra  pemrosesan  dengan  beberapa  tahapan.  Setelah  itu  dilakukan  pemrosesan menggunakan algoritma logstic regression. Logistic regression merupakan model statistik yang  digunakan  untuk  mencari  hubungan  antara  input  dengan  probabilitas  hasil  output [3].  Terdapat  beberapa  tipe  logistic  regression.  Namun  pada  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  multinomial  logistic  regression  dimana  penelitian  ini  mengklasifikasikan ke dalam 3 kelas berbeda yaitu positif, netral dan negatif.
Penelitian mengenai pemilu 2019 pernah dilakukan sebelumnya dengan data dan metode yang berbeda-beda. Salah satunya yaitu penelitian analisis sentimen yang dilakukan oleh Lia  Durrotul  Mahbubah  dan  Eri  Zuliarso  pada  tahun  2019  yang  berjudul  “Analisa Sentimen  Twitter  Pada  Pilpres  2019  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes”.  Pada penelitian ini, peneliti mengambil tweets dari twitter dengan kata kunci #pilpres2019 dan #prabowo  untuk  diolah  dan  mengklasifikasikan  teks  tersebut  menjadi  du  akelas  yaitu kelas  sentiment  positif  dan  kelas  sentimen  negative.  Data  yang  diolah  berjumlah  300 tweets.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  data  twitter  dengan algoritma naïve bayes menghasilkan akurasi sebesar 73% [1].
Berdasarkan  penjelasan  yang  telah  dipaparkan,  akan  dilakukan  penelitian  tentang Analisa sentimen untuk mengklasifikasikan judul berita online tentang pemilu 2019. Data yang didapatkan dari portal berita online tersebut dibagi menjadi tiga kelas yaitu negative, netral  dan  positif.  Dari  data  tersebut  selanjutnya  diproses  dengan  algoritma  logistic regression. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk melihat sentiment masyarakat terhadap pelaksanaan pemilu 2019 membuahkan hasil yang positif, negative atau netral.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  gambaran  umum  terkait  alur  penelitian  yang  akan dilakukan  dalam  pengerjaan  penelitian  ini  dari  awal  hingga  akhir.  Tahapan  yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dipaparkan melalui diagram alir seperti pada Gambar berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2.  Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  judul  yang  diambil  dari  portal berita  online  dengan  topik  pemilu  2019.  Setelah  data  terambil,  selanjutnya  dilakukan labeling  dengan  tiga  kelas  yaitu  positif,  negatif  dan  netral.  Proses  labeling  dilakukan berdasarkan sentimen terhadap judul dari portal berita online yang telah didapatkan.

## 2.3. Text Preprocessing
Tahapan selanjutnya yaitu preprocessing. Tahapan ini bertujuan untuk mengubah data teks yang tidak terstruktur menjadi data yang terstruktur. Preprocessing digunakan untuk menghindari  dataset  yang  kurang  sempurna  [4].  Adapun  tahapan  preprocessing  adalah sebagai berikut.
2.3.1. Case Folding
Tahapan  preprocessing  yang  pertama  yaitu  case  folding.  Pada  sebuah  data,  biasanya terdapat penulisan huruf yang tidak standar seperti adanya  huruf kapital dan huruf kecil. Sehingga  diperlukan  adanya  tahapan  untuk  mengkonversi  semua  huruf  menjadi  huruf kecil  agar  menjadi  suatu  bentuk  standar.  Tahapan  tersebut  disebut  dengan  case  folding dimana case folding ini digunakan untuk mengkonversi alfabet ke huruf kecil atau lower case [5].

## 2.3.2. Remove Punctuation
Tahapan  selanjutnya  yaitu  remove  punctuation.  Dimana  tahapan  ini  digunakan  untuk menghilangkan tanda baca atau symbol yang ada pada teks [6]. hal ini dikarenakan tanda baca  atau  simbol  ini  dihapus  karena  tidak  berpengaruh  pada  hasil  sentiment  analisis. Sehingga  penghapusan  tanda  baca  atau  simbol  perlu  dilakukan  pada  tahapan preprocessing.
2.3.3. Stemming
Selanjutnya  yaitu  tahapan  stemming.  Stemming  merupakan  proses  yang  digunakan untuk  menemukan  kata  dasar  dari  sebuah  kata  dengan  menghilangkan  imbuhan  yang terdiri  dari  awalan,  sisipan,  akhiran  dan  kombinasi  dari  awalan  dan  akhiran  [7].  Tujuan dari  tahapan  stemming  yaitu  untuk  memperkecil  jumlah  indeks  yang  berbeda  dari  satu data.
2.3.4. Pembobotan Kata
Tahapan  ini  digunakan  untuk  menaikkan  kemampuan  analisis  sentiment  pada  proses text  mining.  Peneliti  menggunakan  metode  Term  Frequency  –  Inverse  Document Frequency  (TF-IDF).  Proses  pembobotan  dilakukan  dengan  menghitung  masing-masing nilai  Term  Frequency  dan  Inverse  Document  Frequency.  TF  menyatakan  jumlah  berapa banyak  keberadaan  suatu  term  dalam  satu  dokumen.  Sedangkan  IDF  digunakan  untuk
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 298-305
mengurangi  bobot  suatu  term  jika  kemunculannya  banyak  tersebar  di  seluruh  koleksi dokumen [8].

## 2.4. Handling Imbalanced Data
Pada penelitian ini, kondisi data memiliki kelas yang tidak seimbang. Dimana jumlah kelas  negatif  terdapat  85  record,  Netral  95  record  dan  Positif  215  record.  Berdasarkan distribusi  kelas  tersebut,  perlu  dilakukan  adanya  handling  imbalanced  data.  Peneliti menggunakan  Teknik  SMOTE  untuk  melakukan  oversampling  dimana  kelas  nantinya kelas  netral  dan  positif  akan  dinaikan  ukuran  sampelnya  menyesuaikan  jumlah  kelas negatif [9].

## 2.5. Processing
Setelah melalui tahapan preprocessing, tahapan selanjutnya yaitu processing dimana di dalam  tahapan  ini  terdapat  sub  tahapan  yaitu  hyperparameter  tuning  dan  klasifikasi dengan salah satu algoritma machine learning yaitu Logistic Regression 2.5.1. Hyperpameter tuning dengan Randomized Cross Validation
Pada  metode  machine  learning,  terdapat  beberapa  nilai  parameter  yang  diperkirakan dapat  meningkatkan  kinerja  model  yang  disebut  dengan  hyperparameter.  Metode hyperparameter  yang  akan  diaplikasikan  adalah  Randomized  Search  Cross  Validation. Metode ini fungsinya sama dengan Grid Search CV. Namun bedanya adalah Randomized Search  CV  dapat  digunakan  untuk  mencari  parameter  terbaik  dalam  waktu  yang  lebih cepat dibandingkan Randomized Search CV. Teknik ini sangat berguna ketika parameter dan data yang dimiliki memiliki jumlah yang banyak [10].

## 2.5.2. Klasifikasi dengan Logistic Regression
Dataset hasil preprocessing selanjutnya dibagi menjadi data latih dan data uji dengan prosentase  sebesar  80%  untuk  data  latih  dan  20%  untuk  data  uji.  Setelah  melalui pembagian  data  dan  hyperparameter  tuning  serta  cross  validation  sebanyak  3  kali. selanjutnya  dilakukan  fitting  model  terhadap  data  latih.  Data  latih  digunakan  untuk membangun model klasifikasi sedangkan data uji digunakan untuk menguji model. Proses pemodelan dilakukan dengan menggunakan metode Logistic Regression.

## 2.6. Evaluasi
Tahapan  ini  digunakan  untuk  mengukur  performa  dari  model machine learning yang telah  dibuat.  pada  tahapan  evaluasi,  peneliti  menggunakan confusion  matrix untuk menganalisa  performa  model  yang  telah  dibuat.  confusion  matrix  merupakan  pengujian performa untuk klasifikasi machine learning dimana hasil dari confusion matrix tersebut berupa dua kelas atau lebih.  Confusion matrix merupakan suatu metode yang digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi [11]. Prediksi kelas yang benar disebut dengan True Positif  (TP),  sedangkan  prediksi  kelas  yang  salah  disebut  dengan  False  Positif  (FP). Untuk kelas negative yang diprediksi benar disebut dengan True Negatif (TN), sedangkan kelas negative yang diprediksi salah disebut dengan False Negatf (FN).

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Analisa Data
Data masukan dari penelitian ini berupa judul dari berbagai portal berita online dengan topik  pemilu  2019  Dengan  395  record  yang  selanjutnya  dilakukan  proses  labeling. Adapun hasil dari proses labeling tersebut didapatkan label positif berjumlah 215 record, data dengan label negatif berjumlah 85 record dan data dengan label netral berjumlah 95 record.
Gambar 2. Perbandingan jumlah sentimen
Dari visualisasi data pada gambar 2 dapat diketahui bahwa persebaran data seimbang dimana  sentiment  positif  terdapat  54.4%  dari  keseluruhan  jumlah  data.  Sedangkan sentiment negative 21.5% dan netral 24.1%.

## 3.2. Text Preprocessing
Dalam proses text mining, teks  dokumen yang digunakan harus dipersiapkan terlebih dahulu  sebelum  dapat  digunakan  untuk  proses  utama.  Proses  mempersiapkan  dataset mentah  disebut  juga  dengan  proses  text  preprocessing.  Text  preprocessing  berfungsi untuk  mengubah  data  teks  yang  tidak  terstruktur  atau  sembarang  menjadi  data  yang terstruktur.  Preprocessing  dilakukan  untuk  menghindari  dataset  yang  kurang  sempurna, terdapat noise pada dataset, data-data yang tidak konsisten dan mempercepat pemrosesan terhadap  dokumen  [5].  Pada  bab  sebelumnya  telah  dijelaskan  mengenai  alur  text preprocessing  yang  meliputi  case  folding,  remove  punctuation,  stemming,  pembobotan kata. Berikut merupakan tabel hasil preprocessing.
Tabel 1. Hasil Preprocessing
Text Hasil Benarkah  Polsek  Tanjung  Bumi  Tak  Gubris Laporan Tim Farid Alfauzi? benar polsek tanjung bumi tak gubris lap or tim farid alfauzi Bila Pendaftaran Dibuka, Farid Alfauzi Sudah Bisa Mendaftar Pilkada Bangkalan bila daftar buka farid alfauzi daftar pilka da bangkal Ratusan Baleho Bakal Calon Bupati Bangkalan Dirusak ratus baleho bakal calon bupati bangkal rusak Serikat  Buruh  Sepakat  Deklarasi  Damai Pemilu 2019 serikat buruh sepakat deklarasi damai pe milu 2019 Antisipasi  Rawan  Pelanggaran,  Bawaslu Minta Masyarakat Aktif antisipasi rawan langgar bawaslu minta masyarakat aktif

## 3.3. Handling Imbalanced Data
Berdasarkan  gambar  2  dapat  diketahui  bahwa  jumlah  kelas  pada  penelitian  ini  tidak seimbang  dimana  kelas  positif  memiliki  prosentase  yang  lebih  banyak  dibanding  kelas negative dan netral. Sehingga perlu dilakukan handling imbalanced data agar model yang dihasilkan  tidak  condong  ke  satu  kelas.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan oversampling menggunakan SMOTE. SMOTE merupakan Teknik yang digunakan untuk menyeimbangkan jumlah distribusi data pada kelas minoritas dengan cara meyeleksi data sampel tersebut hingga jumlah datanya menjadi seimbang dengan jumlah kelas mayoritas [12]. Adapun hasil dari oversampling tersebut adalah berikut.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 298-305
Tabel 2. Hasil Oversampling
Kelas Jumlah kelas sebelum oversampling Jumlah kelas setelah oversampling Positif 215 215 Negative 85 215 Netral 95 215

## 3.4. Klasifikasi dengan Logistic Regression
Setelah  melalui  seluruh  tahapan  text  preprocessing  dan  oversampling,  selanjutnya dilakukan  klasifikasi  dengan  salah  satu  algoritma  machine  learning  yaitu  logistic regression. Data dibagi menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji dengan prosentase 80%  untuk  data  latih  dan  20%  untuk  data  uji.  setelah  data  dibagi  menjadi  dua  bagian, selanjutnya  peneliti  melakukan  hyperparameter  tuning  untuk  mendapatkan  parameter terbaik.  Teknik  yang  digunakan  untuk  hyperparameter  tuning  adalah  randomized  search cross validation dimana teknik ini dapat melakukan tuning parameter dengan waktu yang lebih  singkat  dibanding  grid  search  cross  validation  [13].  Hasil  dari  tuning  tersebut mendapatkan parameter terbaik yaitu C=493.529 dan fit_intercept = False. Sehingga dari kombinasi metode tersebut didapatkan skor latih 98% dan skor uji 86%.

## 3.5. Evaluasi
Hasil  dari  tahapan  klasifikasi  selanjutnya  dilakukan  evaluasi  untuk  mengetahui seberapa  besar  skor  akurasi,  precision,  recall  dan  f1  score.  Berdasarkan  gambar  4,  skor akurasi  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  adalah  86%.  Untuk  menampilkan  confusion matrix,  peneliti  menggunakan  library  scikit  learn  dengan  memanggil  fungsi  metrics. Sedangkan untuk menampilkan perhitungan dari confusion matrix, peneliti menggunakan library scikit learn dengan memanggil fungsi classification_report.
Gambar 3. Confusion Matrix
Gambar 4. Classification Report

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  telah  berhasil  melakukan  seluruh  tahapan  preprocessing  hingga processing  dan  evaluasi.  Hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian  ini  mendapatkan  nilai akurasi sebesar 86%. Namun model yang dihasilkan pada penelitian ini masih mengalami overfitting karena skor uji yang dihasilkan memiliki gap  yang cukup tinggi dengan skor latih  dimana  gap  tersebut  sebesar  12%.  Dari  hasil  tersebut,  pada  penelitian  selanjutnya diharapkan dapat ditemukan metode mulai dari tahapan preprocessing hingga processing yang  dapat  mengatasi  kelemahan  yang  ada  pada  penelitian  ini.  Serta  dapat  menerapkan metode  machine  learning  lain  untuk  menjadi  tolak  ukur  antara  algoritma  logistic regression dengan algoritma machine learning lainnya.

## Daftar Pustaka
[1] L.  D.  Mahbubah  and  E.  Zuliarso,  “Analisa  Sentimen  Twitter  Pada  Pilpres  2019 Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Sintak , 2019.
[2] M. K. Anam, B. N. Pikir, and M. B.  irdaus, “Penerapan Na   ve Bayes  lassi ier, K-Nearest Neighbor (KNN) dan Decision Tree untuk Menganalisis Sentimen pada Interaksi  Netizen  danPemeritah,” MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 21, no. 1, 2021, doi:
10.30812/matrik.v21i1.1092.
[3] vincent  michael,  “Machine  Learning:  Mengenal  Logistic  Regression,” https://vincentmichael089.medium.com/machine-learning-2-logistic-regression- 96b3d4e7b603 , May 09, 2019.
[4] J.  Nasional,  S.  Informasi,  H.  Hakim,  and  S.  Agustian,  “Pebandingan  Metode Decision  Tree  dan  XGBoost  untuk  Klasifikasi  Sentimen  Vaksin  Covid-19  di Twitter,” vol. 03, pp. 107–114, 2022.
[5] Y. S. Nugroho and N. Emiliyawati, “Sistem klasi ikasi variabel tingkat penerimaan konsumen  terhadap  mobil  menggunakan  metode  random   orest,” Jurnal  Teknik Elektro , vol. 9, no. 1, pp. 24–29, 2017.
[6] E.   itri,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Aplikasi  Ruangguru  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes,  Random   orest  Dan  Support  Vector  Machine,” Jurnal Transformatika , vol. 18, no. 1, p. 71, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
[7] A.  Guterres,  Gunawan,  and  J.  Santoso,  “Stemming  Bahasa  Tetun  Menggunakan Pendekatan Rule Based,” Teknika , vol. 8, no. 2, 2019, doi: 10.34148/teknika.v8i2.224.
[8] N.  N.  Pandika  Pinata,  I.  M.  Sukarsa,  and  N.  K.  Dwi  Rusjayanthi,  “Prediksi Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Bali  dengan  XGBoost  pada  Python,” Jurnal  Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) , vol. 8, no. 3, p. 188, 2020, doi: 10.24843/jim.2020.v08.i03.p04.
[9] U.  Erdiansyah,  A.  Irmansyah  Lubis,  and  K.  Erwansyah,  “Komparasi  Metode  K- Nearest  Neighbor  dan  Random  Forest  Dalam  Prediksi  Akurasi  Klasifikasi Pengobatan Penyakit Kutil,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 208, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3373.
[10]  M.  Rizky  Mubarok,  Muliadi,  and  R.  Herteno,  “Hyper-Parameter  Tuning  pada XGBoost  Untuk  Prediksi  Keberlangsungan  Hidup  Pasien  Gagal  Jantung,” Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 9, no. 2, pp. 391–401, 2022.
[11]  B.  P.  Pratiwi,  A.  S.  Handayani,  and  S.  Sarjana,  “Pengukuran  Kinerja  Sistem Kualitas  Udara  Dengan  Teknologi  Wsn  Menggunakan  Confusion  Matrix,” Jurnal Informatika Upgris , vol. 6, no. 2, 2021, doi: 10.26877/jiu.v6i2.6552.
[12]  S. Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti, A. Nikmatul Kasanah, U. Pujianto, T. Elektro,  . Teknik, and U. Negeri Malang, “Terakreditasi SINTA  Peringkat  2  Penerapan  Teknik  SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance  Class
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 298-305
dalam  Klasi ikasi  Objektivitas  Berita  Online  Menggunakan  Algoritma  KNN,” masa berlaku mulai , vol. 1, no. 3, pp. 196–201, 2017.
[13]  E. Agustin, A. Eviyanti, and N. Lutvi Azizah, “Deteksi Penyakit Epilepsi Melalui Sinyal EEG Menggunakan Metode DWT dan Extreme Gradient Boosting,” vol. 7, no. 1, pp. 117–127, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5412.