Wijaya, Prihandoko, Analisis Sentimen Review… https://doi.org/10.35760/ik.2023.v28i1.7902

## ANALISIS SENTIMEN REVIEW PENGGUNA APLIKASI DEPOK SINGLE WINDOW DI GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
1 Arie Wijaya*, 2 Prihandoko
1,2 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 ajaywijayaaj@.gmail.com, 2 pri@staff.gunadarma.ac.id
*) Penulis korespondensi

## Abstrak
Inovasi teknologi semakin pesat, termasuk di ranah pemerintahan. Pemerintah Kabupaten membuat  aplikasi  berbasis  web  atau  mobile  bertujan  untuk  membantu  masyarakat  dalam mendapatkan  layanan  yang  berhak  didapatkan  oleh  masyarakatPemerintah  Kabupaten  Depok membuat  aplikasi  layanan  masyarakat  berbasis  mobile  yang  bernama  Depok  Single  Window. Dikarenakan  pentingnya  ulasan  pengguna  terhadap  kelangsungan  aplikasi  DSW,  maka diperlukan analisis sentimen terhadap ulasan dari aplikasi Depok Single Window yang ada di Google Play Store. Analisis sentimen dilakukan dengan dengan memanfaatkan metode Support Vector Machine (SVM). Jumlah data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 733 ulasan diperoleh  dari  proses  scrapping.  Proses  scrapping  dilakukan  dengan  menggunakan  library python  yaitu  google  play  scrapper  untuk  mengambil  data.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  89.23%  terhadap  analisis  sentimen  aplikasi  Depok  Single Window yang berarti bahwa metode Support Vector Machine sudah  baik dan tepat digunakan untuk mengklasifikasikan data ulasan aplikasi Depok Single Window kedalam positif, negatif dan netral.

## Kata Kunci: Analisis Sentimen, Scrapper, Support Vector Machine, Depok Single Window

## Abstract
Technology  is  developing  rapidly,  including  in  the  world  of  government.  The  district government makes a web or mobile-based application with the aim of helping people in getting the  services  that  the  community  deserves.  The  Depok  Regency  Government  created  a  mobile- based  public  service  application  called  Depok  Single  Window.  Due  to  the  importance  of  user reviews  for  the  continuity  of  the  DSW  application,  it  is  required  to  analyze  the  sentiment  of reviews  of  the  Depok  Single  Window  application  on  Google  Play  Store.  Sentiment  analysis  is carried  out  using  the  Support  Vector  Machine.  The  data  used  in  this  study  were  733  reviews obtained from  the  scrapping.  The  scrapping  is carried  out  by  utilizing  python  library,  namely google play scrapper as access to retrieve data. The results attained from this research are an accuracy value of 89.23%  for the sentiment analysis of the Depok Single Window application, which means that  the  Support  Vector  Machine  is  good  to  be  used  to  classify  the  Depok  Single Window application review data into positive, negative and neutral.
Keywords: Sentiment Analysis, Scrapper, Support Vector Machine, Depok Single Window
.

## PENDAHULUAN
Depok  Single  Window adalah  aplikasi untuk warga Depok, dapat diunduh di Google Play  Store, dan  dapat  digunakan  oleh masyarakat  Kota  Depok  untuk  memberikan layanan  informasi  yang  dapat  digunakan melalui telpon seluler. Aplikasi Depok Single Window mempunyai  fitur  diantaranya  adalah Waktu Sholat, Panggilan Darurat, Cuaca, Lalu Lintas, Peta Depok, Berita Depok, Lowongan Kerja,  Kesehatan,  Pendidikan,  Pajak,  dan masih banyak yang lainnya [1]. Tiap individu di Depok yang telah mengunduh aplikasi DSW memiliki  kemampuan  untuk  memberikan evaluasi  mengenai  aplikasi  DSW  melalui fasilitas  ulasan  yang  tersedia  di  Google  Play Store.  Ulasan  tersebut  dapat  diakses  secara bebas.  Ulasan  dari  aplikasi  DSW  pada  Play Store berjumlah sekitar 733 ulasan yang dapat bermanfaat  apabila  diolah  kembali  dan  dapat menghasilkan informasi baru yang memungkinkan untuk dapat menjadi pertimbangan dalam perbaikan dan pengembangan  dari  aplikasi  DSW  [2]. Dikarenakan  pentingnya  ulasan  pengguna terhadap  kelangsungan  aplikasi  DSW,  maka diperlukan  analisis  sentimen  terhadap  ulasan dari aplikasi Depok Single Window yang ada di Google  Play  Store .  Proses  analisis  sentimen bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  pendapat yang terkandung dalam ulasan terhadap suatu topik sebagai positif, negatif, atau netral. [3].
Penelitian  terkait  yang  dilakukan  oleh Piqih Aditiya; Ultach Enri, dan Iqbal Maulana
yang  membahas  tentang  analisis  sentimen ulasan  pengguna  aplikasi  MyIM3  pada  situs Google  Play  menggunakan Support  Vector
Machine . Hasil dari penelitian ini menunjukkan  dalam  skenario  C  (70:30), pengujian  kernel  pada  algoritma  SVM menunjukkan kinerja yang baik dengan kernel linear  yang  mampu  memprediksi  dengan akurasi  87%. Hal  ini  disebabkan  kemampuan model untuk mengklasifikasikan ulasan positif dan  non-positif  secara  efektif.  Penelitian selanjutnya  mengenai  Analisis  Sentimen Ulasan  Aplikasi  Tiktok  di  Google  Play Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)  dan  Asosiasi  [4].  Hasil  dari penelitian ini menunjukkan dengan menggunakan metode Support Vector
Machine  (SVM)  kernel  RBF,  klasifikasi sentimen  dari  hasil  sentiment  scoring  ulasan aplikasi  TikTok  di  Google  Play  memperoleh tingkat  akurasi  dan  kappa  tertinggi  sebesar 90,62%  dan  81,24%.  Hal  ini  menunjukkan hasil klasifikasi yang mendekati kesempurnaan.  Penelitian  selanjutnya  yang terkait  dengan  penelitian  ini  dilakukan  oleh [5].  Melalui  penelitian  ini,  ditemukan  bahwa penggunaan  model  algoritma  Random  Forest menghasilkan akurasi tertinggi dengan tingkat akurasi  mencapai  97,16%  dan  AUC  sebesar 0,996.  Diikuti  oleh  algoritma  Support  Vector Machine  dengan  akurasi  96,01%  dan  AUC sebesar 0,543. Namun, pengujian menggunakan algoritma Naive Bayes
menunjukkan akurasi terendah sebesar 94,16%
dan AUC sebesar 0,999.
Berdasarkan  uraian  diatas,  peneliti menggunakan  metode  SVM  dikarenakan Metode Support  Vector  Machine memiliki kemampuan  untuk  mengklasifikasikan  data berdimensi  tinggi  [6].  Peneliti  bermaksud untuk  melakukan  analisis  sentimen  terhadap aplikasi Depok Single Window di Google Play untuk  mengetahui  bagaimana  kecenderungan opini  pengguna  aplikasi  Depok  Single Window.  Ulasan  pengguna  aplikasi Depok Single Window akan  di  klasifikasikan  apakah termasuk  ulasan  positif,  negatif  dan  netral yang dapat dijadikan evaluasi oleh pengembang  aplikasi  dan  Pemerintah  Kota Depok sendiri untuk mengembangkan aplikasi dan  menambah  pelayanan  yang  dapat membantu masyarakat Kota Depok.

## METODE PENELITIAN
Proses penelitian ini diatur berdasarkan langkah-langkah  yang  ada  dalam  Knowledge Discovery  Database.  Metode  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  digunakan untuk menggambarkan proses ekstraksi informasi yang tersembunyi dalam suatu basis
data yang besar [7]. Tahapan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
1) Identifikasi Masalah
Tahap  ini  berfungsi  untuk  mengenali permasalahan  yang  akan  dihadapi  oleh peneliti  dalam  tahap-tahap  selanjutnya.
Salah satu
permasalahan yang teridentifikasi adalah terkait dengan aplikasi Depok Single Window yang hanya dapat  diakses  melalui  satu  aplikasi  di smartphone,  dan  sulit  untuk  mengetahui secara keseluruhan ulasan-ulasan yang ada, apakah  cenderung  positif,  negatif,  atau netral.
2) Pengumpulan Data
Langkah  berikutnya  melibatkan  proses pengumpulan  data,  di  mana  data  yang digunakan  adalah  ulasan  dari  aplikasi Depok  Single  Window  di  Google  Play Store. Pengumpulan data dilakukan melalui teknik  web  scraping.  Proses  scraping  data ini dilakukan menggunakan library Python yang  telah  tersedia,  yaitu  Google  Play Scraper,  sebagai  akses  untuk  mengambil data.  Hasil  pengumpulan  data  kemudian disimpan dalam format file CSV.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
3) Data Selection
Langkah pertama dalam proses penggalian data  adalah  tahap  seleksi  data.  Hasil  dari tahap  ini  adalah  data  terpilih  yang  akan digunakan  dalam  proses  data  mining  dan disimpan dalam file terpisah dari basis data operasional..
4) Pre-processing atau cleaning
Tahapan  ini  merupakan  proses cleaning yang dilakukan untuk membuang duplikasi pada data, memerikasa data yang berubah- ubah  dan  perbaikan  kesalahan  pada  data. Contohnya  kesalahan  dalam  cetak  atau tipografi.
5) Transformation
Tahapan ini dilakukan coding . Coding ialah proses  perubahan  dari  sebuah  data  yang telah dipilih untuk melakukan data mining. Proses  ini  dinamakan  proses  yang  kreatif karena bergantung pada jenis atau pola dari informasi  yang  dimiliki  dalam  basis  data. Bahasa  pemrograman  yang  dilakukan dengan menggunakan bahasa python.
6) Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  eksplorasi data  yang  bertujuan  untuk  menemukan hubungan,  pola,  dan  tren  baru  yang signifikan dengan menganalisis data dalam skala besar yang tersimpan dalam repositori. Proses ini menggunakan teknologi  pengenalan  pola,  statistik,  dan
matematika. Selain itu, istilah data mining juga  dapat  dianggap  sebagai  discovery  of knowledge  atau  pengenalan  pola.  Istilah discovery  of  knowledge lebih  tepat digunakan  untuk  menggambarkan  upaya memperoleh pengetahuan yang tersembunyi  dalam  sekumpulan  data  yang besar.
7) Interpretasi atau Evaluation
Pada  tahapan  ini  berdasarkan  pola  yang dikeluarkan  akan  ditampilkan  dalam bentuk  mudah    dimengerti  oleh  pihak  lain yang memiliki kepentingan. Untuk evaluasi yang dipakai yaitu confusion matrix.
8) Kesimpulan dan Saran
Tahapan  ini  merupakan  tahap  terakhir,
penarikan kesimpulan dilakukan
berdasarkan hasil penelitian terkait analisis sentimen  ulasan  pengguna  aplikasi Depok Single Window , pemberian saran juga dapat dilakukan pada tahap ini agar aplikasi dapat dikembangkan  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna.
Penelitian  ini  juga  terdapat  analisis sistem  usulan  digunakan  untuk  merancang sistem  yang  diusulkan  yang  berguna  dalam pembuatan  sistem  baru,  untuk  menyelesaikan masalah  yang  terdapat  pada  sistem  dapat diselesaikan.  Proses  analisis  sistem  dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Flowchart Analisis Sistem
1. Dataset Ulasan Pengguna
Tahapan pertama yaitu memastikan ketersediaan  dataset  yang  digunakan, dataset  dalam  penelitian  ini  adalah  data ulasan  pengguna  aplikasi  DSW  yang  di dapatkan dari Google Play .
2. Pelabelan Data
Pelabelan data tidak dilakukan berdasarkan rating  pengguna  melainkan  berdasarkan ulasan  yang  diberikan.  pelabelan  data dilakukan pembagian data dengan membagi  dataset  menjadi  2  bagian,  yaitu menjadi  training  data  dan  testing  data. Training  data  adalah  data  yang  digunakan untuk melatih sistem agar mampu
mengenali  pola  yang  sedang  dicari, sedangkan  testing  data  adalah  data  yang digunakan  untuk  menguji  hasil  pelatihan yang sudah dilakukan.
3. Preprocessing
Preprocessing berisi tahapan filtering data dari  dataset  atau  data  asli. Preprocessing bertujuan untuk menghilangkan noise pada data yang telah dikumpulkan agar memudahkan  proses  klasifikasi  data. Gambar 3.2 merupakan flowchart preprocessing .
4. Pembobotan Kata (TF-IDF).
Proses  pengukuran  bobot  kata  melibatkan perhitungan dan penentuan nilai bobot bagi
setiap  kata  sebagai  indikator  pentingnya kata tersebut dalam konteks data teks. Salah satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan untuk  menghitung  bobot  kata  adalah  TF- IDF.
5. Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) Salah  satu  contoh  implementasi  algoritma yang dapat digunakan untuk tugas klasifikasi,  analisis  regresi,  dan  prediksi adalah  Support  Vector  Machine  (SVM). SVM  menggunakan  pendekatan  model linear untuk memisahkan data ke dalam dua kelas  atau  lebih  dengan  menggunakan hyperplane  optimal  yang  memaksimalkan jarak antara kelas-kelas tersebut.
6. Tahapan  selanjutnya  dilakukan  evaluasi untuk melihat kinerja dari model klasifikasi yang telah dibangun. Model evaluasi yang digunakan  yaitu Confusion  Matrix yang dijalankan  dengan  cara  menghitung  nilai akurasi, recall, precision, dan f-l score
7. Analisis Hasil Klasifikasi
Analisis hasil klasifikasi dijalankan berdasarkan  hasil  klasifikasi  sentiment yang telah dilaksanakan melalui visualisasi untuk mudah dipahami.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1) Scrapping Data
Library pandas yang merupakan library Python  digunakan  untuk  struktur  data  dan analisis  data  yang  banyak  digunakan. Kemudian  Library  Numpy  digunakan untuk  menghitung  operasi  matematika yang  ada  pada  array.  Data  yang  ada kemudian  diimport  dengan  menggunakan library Pandas  dan  library  Numpy,  lalu dilakukan  pengunduhan  terhadap  ulasan pengguna  Depok  Single  Window  dalam bahasa  Indonesia  dan  mengubah  datanya kedalam  bentuk  DataFrame.  Hasil  dari proses scrapping tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Setelah  data  didapatkan,  selanjutnya adalah  menyimpan  data  ke  dalam  format csv.  Proses  penyimpanan  data  ke  dalam format csv.
2) Pre-processing Data
Proses  selanjutnya  adalah  memanggil dataset terhadap ulasan dari aplikasi DSW yang  telah  dilakukan  proses scrapping.
Hasil dari source code tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 3. Hasil Scrapping Data Komentar Aplikasi DSW
Gambar 4. Dataset Pre-Processing

## Gambar 5. Hasil Proses Pre-Processing
Gambar diatas adalah dataset yang akan digunakan untuk melakukan tahapan preprocessing .  Proses preprocessing hal pertama  yang  dilakukanan  adalah import proses stopword dan word _ tokenize . Stopword adalah  kata  yang  paling  umum  digunakan namun  tidak  memiliki  makna  apapun, sedangkan stemmer atau stemming kata merupakan  proses  merubah  kata  ke  bentuk kata dasar. Proses selanjutnya adalah casefolding ,  proses  ini  merubah  semua  kata yang ada menjadi huruf kecil. Karakter selain huruf seperti simbol akan dihilangkan. Proses selanjutnya  adalah  proses tokenizing ,  pada proses  ini  semua    kata  akan  dipisah  menjadi potongan-potongan  token  atau  kata  untuk selanjutnya  dianalisa.  Selanjutnya  dilakukan proses filtering , filtering dalam preprocessing
berfungsi  untuk  mengambil  kata-kata  yang bermakna dari hasil token atau kata.
Setelah  proses filtering dilakukan selanjutnya dilakukan proses stemming , proses ini  berfungsi  merubah  kata  yang  ada  pada dataset ke  bentuk  dasar,  seperti  terbuka menjadi  buka.  Hasil  dari  proses stemming selanjutnya akan diberikan label, 1 untuk label positif, 0 untuk label netral dan -1 untuk label negatif. Tahap ini merupakan akhir dari proses preprocessing, hasil  dari preprocessing akan ditampilkan dalam tabel seperti pada Gambar 5.
Gambar  dibawah  merupakan  hasil  dari pelabelan terhadap semua dataset . Terdapat 3 filter  data  komentar  yang  digunakan,  yaitu komentar  positif,  komentar  negatif,  dan komentar netral.
Gambar 6. Total Komentar Positif, Negatif, dan Netral
Gambar 7. Data Hasil Pre-Processing
Gambar 8. Visualisasi Data Train
Gambar 9. Menghitung Nilai Negatif, Positif dan Netral
3) Proses Klasifikasi
Dibawah  ini  merupakan  proses  dari algoritma Support  Vector  Machine ,  pada tahap  pertama  adalah  memasukkan  data yang telah dilakukan preprocessing .
Gambar 7 merupakan hasil dari preprocessing yang telah dilakukan.
Selanjutnya  membagi dataset ke  dalam data train dan data test . Data train merupakan data yang akan dilatih sedangkan data test adalah  data  untuk menguji  model  yang  terbentuk  dari  data train. Setelah dataset dibagi maka
selanjutnya adalah visualisasi dari masing- masing data train dan data test . Setiap jenis data  akan  dihitung  jumlah  negatif  netral dan positifnya. Gambar berikut merupakan visualisasi  dari  data train. Hasil  dari perhitungan data train tersebut  diketahui bahwa  jumlah  data  memiliki  label  positif yaitu  385,  data  memiliki  label  negatif berjumlah 168 dan 34 data berlabel netral, hasil  perhitungan  data  train  terlihat  pada Gambar 9.
Setelah  mendapatkan  nilai  negatif, positif,  dan  netral,  pada  train  data.  Tahap
selanjutnya melakukan tindakan yang sama terhadap data test .  Gambar  10  merupakan visualisasi  dari data test. Hasil  dari perhitungan data test tersebut  diketahui bahwa  jumlah  data  memiliki  label  positif yaitu 47, data berlabel negatif berjumlah 16 dan 2 data berlabel netral, hasil perhitungan data train terlihat pada Gambar 11.
Tahap  selanjutnya  adalah  proses  TF- IDF, proses ini digunakan untuk menganalisa  keterkaitan  antara  frasa  atau kalimat dengan sejumlah dokumen .
Selanjutnya  adalah  melakukan  proses algoritma  SVM,  hal  tersebut  dilakukan dengan  menggunakan  GridSearch  dengan fold  6  (melalui  cv  =  6)  dan  kernel  yang digunakan  adalah  kernel  poly.  Dapat
diketahui  nilai  C, degree dan gamma dengan kernel yang digunakan yaitu kernal polynomial  seperti  terlihat  pada  Gambar 12.
4) Evaluasi Confussion Matrix Evaluasi menggunakan Confusion Matrix dilakukan untuk mengukur performa  dari  metode  yang  digunakan, dalam  hal  ini  yaitu  SVM.  Pengujian  ini dilakukan untuk mengetahui berapa akurasi yang  didapat  dari  penerapan  metode
Support
Vector Machine dalam menerapkan  klasifikasi  terhadap  ulasan sentimen  pengguna  aplikasi  Depok  Single Window.  Hasil  dari  pengujian confusion matrix ditunjukkan  pada  tabel confusion matrix Gambar 13.
Gambar 10. Visualisasi Data Test
Gambar 11. Menghitung Nilai Positif, Negatif, dan Netral
Gambar 12. Proses Algoritma SVM
Gambar 13. Hasil Pengujian
Setelah dilakukan pengujian confussion matrix ,  didapatkan  nilai accuracy sebesar 89,23%, nilai precission sebesar 91,29%, nilai recall sebesar  89,23%  dan  nilai  F- Score sebesar  89,5%.  Berdasarkan  hasil  pengujian diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma support  vector  machine memiliki  tingkat akurasi  yang  baik  karena  akan  menghasilkan akurasi sebesar 89.23%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  untuk  mencari  sentimen  terhadap aplikasi Depok  Single  Window pada  Google Play  Store  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine ,  maka  kesimpulan  yang didapatkan oleh penulis adalah yaitu: penelitian  ini  telah  berhasil  mengetahui kecenderungan  opini  dari  banyaknya  ulasan pengguna  aplikasi Depok  Single  Window , dengan  melakukan scrapping kemudian melakukan  analisis  sentimen  pada  data komentar  dari aplikasi Depok  Single  Window yang ada di Google Play Store yang dilakukan secara otomatis dan cepat. Hasil dari pengujian ini menghasilkan akurasi sebesar 89.23% yang berarti bahwa analisis sentimen aplikasi Depok Single Window menggunakan metode support vector  machine memiliki  akurasi  yang  baik
dalam mengklasifikasikan data ulasan aplikasi Depok  Single  Window  kedalam  data  Positif, Negatif  dan  Netral  Untuk  pengembangan penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan algoritma  lain  sebagai  perbandingan  agar dapat menghasilkan klasifikasi analisis sentimen  dengan  nilai  yang  lebih  baik  dan akurat.  Serta  dapat  menambah dataset yang digunakan  agar  hasil  akurasi  yang  didapat akan semakin akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  K.  d.  I.  K.  Depok,  "Depok.go.id Portal  Resmi  Kota  Depok,"  2020.
[Online]. Available: https://www.depok.go.id/pengumuman/ depok-single-window.  [Accessed  23
September 2022].
[2] F. F. Irfani, M. Triyanto, A. D. Hartanto and  Kusnawi,  "Analisis  Sentimen Review Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Support Vector Machine," Jurnal Bisnis,
Manajemen  dan  Informatika,  vol.  16, no. 3, pp. 258-266, 2020.
[3] A.  I.  Tanggraeni  and  M. N. Sitokdana, "Analisis Sentimen Aplikasi E- Government Pada Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes,"
Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi, pp. 785-795, 2022.
[4] S. Fide, Suparti and Sudarno, "Analisis Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Tiktok  di Google  Play  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine  (SVM)  dan Asosiasi," Jurnal Gaussian, vol. 10, no. 3, pp. 346-358, 2021.
[5] E. Fitri, Y. Yuliani, S. Rosyida and W.
Gata,  "Analisis  Sentimen  Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan  Support  Vector  Machine,"  Jurnal
Transformatika,  vol.  18,  no.  1,  pp.  71-
80, 2020.
[6] I.  M.  Yulietha,  S.  A.  Faraby  and Adiwijaya, "Klasifikasi Sentimen Review Film Menggunakan ALgoritma Support Vector Machine," e-Proceeding of Engineering, vol. 4, no. 3, pp. 4740-
4750, 2017.
[7] I. Romli and R. F. P. Dewi, "Penerapan Data  Mining  Menggunakan  Algoritma
K-Means  Untuk  Klasifikasi  Penyakit
ISPA,"  Indonesian  Journal  of  Business Intelligence,  vol.  4,  no.  1,  pp.  10  -  15,
2021.
[8] P.  Aditiya,  U.  Enri  and  I.  Maulana, "Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna Aplikasi Myim3 Pada Situs Google Play Menggunakan Support Vector Machine,"  JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer), vol. 9, no. 4, pp. 1020-1028, 2022.
[9] Z. Nabila, A. R. Isnain, Permata and Z. Abidin,  "Analisis  Data  Mining  Untuk Clustering  Kasus  Covid-19  di  Provinsi Lampung Dengan Algoritma K- Means,"  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi,  vol.  2,  no.  2,  pp.  100-108, 2021.