Analisis Perbandingan Algoritma Machine Learning Terhadap

## Sentimen Analis Pemindahan Ibu Kota Negara
Arif Rahman Hakim 1* , Windu Gata 2 , Alda Zevana Putri Widodo 3 , Oky Kurniawan 4 , Arief Rama Syarif 5 1,2,3,4,5 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 1 July 2022 Received in revised form 20 November 2022 Accepted 12 February 2023 Available online April 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i2.701

## Keywords:
Comparative Analysis; Machine Learning Algorithm; Analyst Sentiment; Relocation of the State Capital.

## Kata Kunci:
Analisis Perbandingan; Algoritma Machine Learning; Sentimen Analis; Pemindahan Ibu Kota Negara.

## a b s t r a c t
The Indonesian nation was enlivened with news about the relocation of the State Capital (IKN). The government's plan to move IKN is based on Indonesia's vision and mission in  2045,  namely  advanced  Indonesia.  Twitter  is  one  of  the  microblogging communication tools used to express opinions. Various algorithms have been used to analyze sentiment towards an opinion such as Support Vector Machine, Naive Bayes and Random Forest. This study aims to compare the performance of three classification algorithms,  namely  Support  Vector  Machine,  Naïve  Bayes  and  Random  Fores.  The highest accuracy results are using the Support Vector Machine algorithm and added with the Synthetic Minority Oversampling Technique Method (SMOTE) feature of 82.82%, Precision 79.34%, Recall 88.75%, 87.78% and ROC AUC 82.82%. Naive Bayes accuracy is  81.18%,  Precision  84.89%,  Recall  75.86%,  80.13%  and  ROC  AUC  81.18%.  and Random Forest accuracy of 79.55, precision 84.48%, recall 72.39%, 77.97% and ROC AUC 77.55%.

## a b s t r a k
Bangsa  indonesia  diramaikan  dengan  berita  tentang  pemindahan  Ibu  Kota  Negara (IKN).  Rencana  pemerintah  memindahkan  IKN  beralaskan  pada  visi  misi  Indonesia tahun  2045  yaitu  Indonesia  maju.  Twitter  menjadi  salah  satu  alat  komunikasi microblogging  yang  digunakan  untuk  menyampaikan  opini.  Berbagai  algoritma  telah digunakan  untuk  menganalisa  sentimen  terhadap  suatu  opini  seperti  Support  Vector Machine,  Naive  Bayes  dan  Random  Forest.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membandingkan kinerja tiga algoritma klasifikasi yaitu Support Vector Machine, Naïve Bayes  dan  Random  Fores.  Hasil  akurasi  tertinggi  menggunakan  algoritma  Support Vector  Machine  dan  di  tambah  feature  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique Method (SMOTE) sebesar 82.82%, Presisi 79.34%, Recall 88.75%, 87,78% dan ROC AUC  82.82%.  Akurasi Naive  bayes  sebesar  81.18%,    Presisi  84.89%, Recall  75.86%, 80.13%  dan  ROC  AUC  81.18%.  dan  akurasi  Random  Forest  sebebar  79.55    Presisi 84.48%, Recall 72.39%, 77.97% dan ROC AUC 77.55%.
*Corresponding author. Email: 14210167@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
Arif Rahman Hakim, Windu Gata, Alda Zevana Putri Widodo, Oky Kurniawan, Arief Rama Syarif / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (2) 2023, 179-185

## 1. Latar Belakang
Tahun  lalu,  26  Agustus  2019  bangsa  indonesia diramaikan  dengan  berita  tentang  pemindahan  Ibu Kota Negara (IKN) [1]. Meski rencana pemindahan IKN  bukanlah  rencana  baru,  mengingat  hal  ini pernah direncanakan oleh presiden pertama republik Indonesia  bapak  ir.  Soekarno  pada  tanggal  17  Juli 1957 dengan memilih palangkaraya sebagai ibu kota negara. Pada masa orde baru, yakni tahun 1990-an, presiden kedua republik Indonesia juga merencanakan  pemindahan  IKN  ke  Jonggol  Jawa Barat. Namun, pemindahan IKN baru serius digarap pada masa pemerintahan presiden Joko Widodo, hal ini terlihat dengan disahkannya RUU IKN menjadi UU  IKN  pada  tanggal  18  Januari  2022  [3][4]. Rencana pemerintah memindahkan IKN beralaskan pada visi misi Indonesia tahun 2045 yaitu Indonesia maju, ekonomi Indonesia akan masuk 5 besar dunia 2045  (Nainggolan,  2022),  pemindahan  IKN  akan mendorong  pertumbuhan  ekonomi  yang  merata termasuk  di  kawasan  timur  Indonesia  (Aziz,  2022). Namun  demikian  pemindahan  IKN  juga  akan beresiko  pada  tingginya  pembiayaan  pemindahan ibukota [1].
Sentimen  adalah  pandangan  atau  emosi  seseorang yang tertulis dalam bahasa tertulis [4]. Analisis adalah suatu kegiatan penyelidikan untuk mengetahui fakta yang  sebenarnya  [4].  Sedangkan  sentimen  analisis adalah  salah  satu  bidang  penelitian  yang  bertujuan untuk  menganalisisa  pendapat,  perasaan,  penilaian, sikap dan perasaan individu terhadap suatu peristiwa, topik, isu, politik, produk, jasa,  organisasi, individu, dan  properti  [5]. Twitter adalah  salah  satu  alat komunikasi microblogging populer  bagi  pengguna internet  [6].  Selain  itu twitter juga  digunakan  oleh pengguna dalam menyampaikan opininya [7]. Dalam tweet tersebut  terdapat  cuitan  yang  berupa  opini masyarakat  baik  itu  opini  positif  maupun  opini negatif mengenai wacana pemindahan IKN. Hal yang sama  telah  dilakukan  oleh Mas’udah (2020), penelitian  tersebut  mengambil  data  dari  twitter menggunakan  library Twitterscrapper dengan  kata kunci “ibu kota”. Data kemudian diklasifikasi dengan membandingkan 3 buah metode yaitu Gaussian Naïve Bayes  (GNB),  Multinomial  Naïve  Bayes  (MNB) dan Bernoulli  Naïve  Bayes  (BNB) .  Hasil  akurasi  tertinggi diperoleh  sebanyak  68.10%  menggunakan  metode BNB dengan  ditambah feature  Synthetic  Minority
Oversampling  Technique (SMOTE)  [8].  Pada  penelitian Natasuwarna (2019), didapatkan dataset sebanyak 200 tweet dengan  tagar  Ibukota  Palangkaraya,  Indonesia Ibu  Kotabaru,  Yuk  Usul  Ibukota.  Data  tersebut  di klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes dan tools Rapidminer  Studio ,  didapatkan  hasil  akurasi  rata  rata sebanyak 89.86% [9]. Penelitian yang dilakukan Asri dkk  (2021),  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM) digunakan untuk analisis sentimen twitter dengan lima buah  kata  kunci  yaitu  ibu  kota  pindah,  pemindahan ibu kota jakarta, pemindahan ibu kota, dan ibu kota jakarta. Penelitian tersebut mendapatkan hasil akurasi tertinggi sebesar 96,68% [10].
Pada penelitian sebelumnya masih menggunakan satu jenis  algoritma  untuk  malakukan  sentimen  analis, belum  ada  perbandingan  nilai  akurasi  dengan algoritma klasifikasi yang lain, maka dari itu penelitian ini  bertujuan  untuk  membandingkan  kinerja  tiga algoritma klasifikasi yaitu SVM , Naïve Bayes (NB) dan Random Forest (RF) dalam menganalisa sentimen yang dilontarkan  masyarakat  melalui  media  sosial twitter dengan  topik  ibu  kota  negara.  Ketiga  algoritma tersebut dievaluasi menggunakan teknik cross validation dengan melihat lima metrik evaluasi yaitu Accuration , Pression , Recall , F1 score , dan ROC – AUC [11][12].

## 2. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  terdapat  alur  proses  penelitian untuk dapat melakukan analisis sentimen menggunakan  metode  CRISP  DM  ( Cross-Industry Standard Process for Data Mining ) yang terdiri 6 tahapan, yaitu Business  Understanding , Data  Understanding ,  D ata Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment [13].
Gambar 1. Alur kerja CRISP DM
Pada gambar 1 penjabaran alur CRISP DM sebagai berikut [14]:
a) Business Understanding
Pada tahapan business understanding dilakukan langkah  pendefinisian  pengetahuan  yang diinginkan  dan  diperoleh  sebagai  pertanyaan umum seperti tingkat proses pengambilan data melalui sosial media.
b) Data Understanding .
merupakan tahapan untuk mengumpulkan data dari twitter, mengidentifikasi kalimat yang tidak diperlukan  yang  digunakan  sebagai  data  tweet dan  data  yang  diperoleh  serta  menentukan penggunaan  Jupyter  Notebook  dan  library Twint sebagai alat crawling
c) Data Preparation .
Langkah  ini  memiliki  banyak  proses  seperti pembersihan data yang telah didapatkan, format ulang data, mengeleminasi jumlah data, dan lain lain.
d) Modeling . Langkah ini adalah representasi komputasi hasil pengamatan  dan  merupakan  hasil  identifikasi pola yang terkandung pada data.
e) Evaluation . Langkah  ini  adalah  langkah  untuk  memastikan nilai dari model yang telah ditentukan pada tahap modeling sebelumnya
f) Deployment . Langkah  ini  merupakan  langkah  terakhir  dari pendekatan CRISP DM, langkah ini merupakan hasil  yang  didapatkan  dari  seluruh  tahapan sebelumnya yang kita digunakan.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Business Understanding
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan kinerja algoritma SVM, NB dan RF dalam melakukan klasifikasi sentimen analisis pemindahan IKN. Data dibagi  menjadi  dua  opini  sentimen  negatif  dan sentimen  positif  menggunakan library  Textbloob . Selain itu algoritma juga akan dibandingkan dengan menambahkan feature  Synthetic  Minority  Oversampling Technique (SMOTE).
Data Understanding Tahapan  ini  adalah  tahapan  pemahaman  data  yang
akan digunakan. Penelitian ini menggunakan data tweet dari  sosial  media twitter dengan  kata  kunci  “IKN” menggunakan Jupyter Notebook dan library Twint . Data diambil sebanyak 1500 data dari mulai tanggal 01-09- 2021 sampai dengan tanggal 09-05-2022.
Gambar 2. Preview Tweet IKN

## Data Preparation
Tahap  ini  adalah  tahap  pemberian  label  sentimen negatif  atau  positif  dan  pembersihan  data  atau  data preprocessing . Adapun tahapan pembersihan data pada penelitian ini adalah sebagai berikut
a) Case Folding Case  folding merupakan  proses  merubah  semua huruf, kata atau kalimat menjadi huruf kecil [15].
Proses ini menghilangkan inkonsistensi penggunaan huruf kapital.
b) Cleaning Cleaning merupakan proses pembersihan data dari noise [16]. Pada penelitian ini pembersihan noise meliputi pembersihan karakter “RT”, emoji, url, username, duplikat data, duplikat huruf, number , duplikat spasi, tanda baca, tanda hashtag , duplikat data dan data kosong,
c) Tokenizing Tokenizing merupakan proses memotong kalimat atau string  input berdasarkan  tiap  kata  penyusun kalimat [17]
d) Stopword Stopword adalah  proses  penghapusan  atau penghilangan  kata  tidak  penting  seperti  di,  ke, dan , yang, dan lain lain [18].
e) Stemming Stemming adalah  proses  penghilangan  kata  yang mempunyai imbuhan menjadi bentuk kata dasar [19].
Proses  pelabelan  sentimen  dilakukan  setelah  data dilakukan  proses case  folding dan cleaning .  Pelabelan
Arif Rahman Hakim, Windu Gata, Alda Zevana Putri Widodo, Oky Kurniawan, Arief Rama Syarif / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (2) 2023, 179-185
182 sentimen  menggunakan library  Textblob . Textblob merupakan library  python yang  menyediakan  API untuk menganalisis Natural Language Processing (NLP) salah satunya adalah analis sentimen [20].
Gambar 3. Data dataset dengan label sentimen
Gambar 4. Grafik perbandingan sentimen
Modeling Pemodelan menggunakan algoritma SVM , Hasil dari algoritma SVM akan dibandingkan dengan algoritma NB dan  algoritma RF .  Sebelum  dilakukan perbandingan, data akan dilakukan pembobotan kata menggunakan  dengan  TF-IDF  ( Term  Frequency  - Inverse Document Frequency ). Perbandingan kinerja juga akan dibandingkan dengan ditambahkan nya feature S ynthetic  Minority  Oversampling  Technique  Method (SMOTE).  Setelah  dilakukan  pemodelan  data kemudian  dipecah  menjadi  dua  bagian  yaitu  untuk data latih sebanyak 80% dan data uji sebanyak 20%.
Gambar 5. Diagram alur modelling Evaluation Tahap  ini  merupakan  tahap validasi keakuratan  dari sebuah  model  algoritma. Validasi akan digunakan untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  dari  model  yang ada, kemudian hasil validasi ini dibandingkan dengan model yang lain, ini adalah langkah terpenting dalam proses membangun model (Saputra, 2020). Pengujian dilakuan dengan menggunakan environment Jupyter Notebook, Pada  model  pertama  menggunakan cross  validation dengan  nilai  k  =  10.  Algoritma  SVM mendapatkan skor accuration 74.80%, precision 69.11%, recall 60.20%, F1  score 64.38%,  ROC-AUC  71.95%. Perbandingan  kinerja  algoritma  dapat  dilihat  pada tabel berikut.
Tabel 1. Tabel hasil perbandingan kinerja model
Algoritma  Accuration Precision Recall F1 Score ROC AUC Support Vector Machine 74.80 69.11 60.20 64.38  71.95 Naibe Bayes 58.52 46.57 66.33 54.72  60.05 Random Forest 71.37 79.50 32.66 46.30  63.77
Gambar 6. Grafik perbandingan kinerja algoritma
0 20 40 60 80 100 Support Vector Machine
Naibe Bayes Random Forest Accuration Precission Recall F1 Score ROC AUC
Dataset Spliting (8:2) TF IDF Performa Algoritma + SMOTE
Pengujian  selanjutnya  masih  dengan  menggunakan environment
Jupyter
Notebook namun  dengan menambahkan teknik SMOTE pada data label target agar  data  target  menjadi  seimbang.  Dengan menambahkan  SMOTE  didapatkan  hasil accuration 82.82%, precision 79.34%, recall 88.75%, F1  Score 83.78%, ROC  AUC 82.82%.  Perbandingan  dengan algoritma lain dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Tabel perbandingan kinerja model + SMOTE
Algoritma  Accuration Precision Recall F1 Score ROC AUC Support Vector Machine  + SMOTE 82.82 79.34 88.75 83.78  82.82 Naibe Bayes  + SMOTE 81.18 84.89 75.86 80.13  81.18 Random Forest  + SMOTE 79.55 84.48 72.39 77.97  79.55
Gambar 7. Grafik perbandingan kinerja algoritma +

## SMOTE

## Deployment
Hasil dari evaluasi pengujian model antara algoritma SVM dengan model algoritma NB , dan algoritma RF dan  perbandingan  algoritma  yang  ditambahkan dengan  feature  Synthetic  Minority  Over-sampling Technique  Methode  (SMOTE),  didapati  hasil pengujian model tertinggi dari seluruh hasil pengujian algoritma  adalah  model  algoritma SVM yang ditambahkan  feature  SMOTE.  Proses  Deployment menggunakan environment jupiter Notebook .

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan  dapat disimpulkan  dari  total  1506  data tweet setelah dilakukan proses preparation, data berkurang menjadi 786  data  yang  terdiri  dari  489  sentimen  negatif  dan 297 sentimen positif. Algoritma SVM memiliki nilai akurasi paling tinggi sebesar 74.80% untuk data tanpa SMOTE  dan  82.82%  untuk  data  yang  telah ditambahkan  SMOTE.  Terdapat  peningkatan  nilai akurasi  setelah  ditambahkan  teknik  SMOTE  pada algoritma SVM maupun RF .

## 5. Daftar Pustaka
[1] Silalahi,  S.A.F.,  2019.  Dampak  Ekonomi  dan Resiko  Pemindahan  Ibu  Kota  Negara. Info Singkat , 11 (16), pp.19-24. Available at: http://puslit.dpr.go.id.
[2] Nainggolan, E.U.  2022. Urgensi Pemindahan Ibu Kota Negara . Available at: https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kanwil- kalbar/baca-artikel/14671/Urgensi-
Pemindahan-Ibu-Kota-Negara.html (Accessed: 29 June 2022).
[3] Aziz,  A.  and  Fauziah,  F.,  2022.  Analisis Sentimen Identifikasi Opini Terhadap Produk, Layanan dan Kebijakan Perusahaan Menggunakan Algoritma TF-IDF dan SentiStrength. J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer dan  Informatika) , 6 (1),  pp.115-125. DOI: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v6i1.430.
[4] Sucahyo, N., Kurniati, I. and Harvit, K., 2022. Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  UU Cipta  Kerja  Pada  Media  Sosial  Twitter. JRIS: Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma , 2 (1), pp.63-
70. DOI:
https://doi.org/10.56486/jris.vol2no1.167.
0 20 40 60 80 100 Support Vector Machine + SMOTE Naibe Bayes +
SMOTE Random Forest + SMOTE Accuration Precission Recall F1 Score ROC AUC
Arif Rahman Hakim, Windu Gata, Alda Zevana Putri Widodo, Oky Kurniawan, Arief Rama Syarif / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (2) 2023, 179-185
[5] Hakim,  I.,  Nugroho,  A.,  Sukmana,  S.H.  and Gata, W., 2020. Sentimen Analisis Stay Home menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes, Support  Vector  Machine,  dan  k-Nearest Neighbor. Paradigma-Jurnal Komputer dan Informatika , 22 (2020), pp.169-174. DOI: https://doi.org/10.31294/p.v22i2.8237.
[6] Muhidin,  D.  and  Wibowo,  A.,  2020. Perbandingan  kinerja  algoritma  Support Vector  Machine  dan  K-Nearest  Neighbor terhadap  analisis  sentimen  kebijakan  new normal. STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan Inovasi  Teknologi) , 5 (2),  pp.153-159.  DOI : https://doi.org/10.30998/string.v5i2.6715.
[7] Wiratama  Putra,  T.,  Triayudi,  A.  and Andrianingsih,  A.  2022.  Analisis  Sentimen Pembelajaran  Daring  Menggunakan  Metode NaÃ¯ve  Bayes,  KNN,  dan  Decision  Tree,
Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi) , 6(1), pp. 20 – 26. DOI: https://doi.org/10.35870/jtik.v6i1.368
[8] Mas' udah, E., Wahyuni, E.D. and Anjani, A., 2020. Analisis sentimen: Pemindahan ibu kota Indonesia  pada  twitter. Jurnal  Informatika  dan Sistem Informasi , 1 (2), pp.397-401.
[9] Natasuwarna, A.P., 2019, December. Analisis Sentimen  Keputusan  Pemindahan  Ibukota Negara Menggunakan Klasifikasi Naive Bayes. In SENSITIf: Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (pp. 47-53).
[10] Arsi,  P.  and  Waluyo,  R.,  2021.  Analisis Sentimen  Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine  (SVM). Jurnal  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 8 (1), p.147. DOI : https://doi.org/10.25126/jtiik.0813944.
[11] Pratiwi, B.P., Handayani, A.S. and Sarjana, S., 2020.  Pengukuran  Kinerja  Sistem  Kualitas Udara Dengan Teknologi Wsn Menggunakan Confusion Matrix. Jurnal Informatika Upgris , 6 (2). DOI :
https://doi.org/10.26877/jiu.v6i2.6552.
[12] Wahyuni, E.S., 2016. Penerapan metode seleksi fitur untuk meningkatkan hasil diagnosis kanker payudara. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro dan  Ilmu  Komputer , 7 (1),  pp.283-294.  DOI : https://doi.org/10.24176/simet.v7i1.516.
[13] Sukarna,  R.H.  and  Ansori,  Y.,  2022. Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Metode Naive Bayes Dengan Feature Selection Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat Waktu. Jurnal  Ilmiah  Sains  dan  Teknologi , 6 (1), pp.50-61.
DOI : https://doi.org/10.47080/saintek.v6i1.1467. [14] Saputra,  D.D.  2020 Otomasi  Pengkategorian Terhadap Keluhan Pelanggan Pada Twitter Operator Telekomunikasi  XL  Axiata  di  Indonesia . Universitas Nusa Mandiri.
[15] Gunawan,  B.,  Sastypratiwi,  H.  and  Pratama, E.E.,  2018.  Sistem  Analisis  Sentimen  pada Ulasan  Produk  Menggunakan  Metode  Naive Bayes. JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika) , 4 (2), pp.113-118. DOI : https://doi.org/10.26418/jp.v4i2.27526. [16] Buntoro, G.A., 2017. Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter. INTEGER:  Journal  of  Information Technology , 2 (1).
DOI: https://doi.org/10.31284/j.integer.2017.v2i1.9 5. [17] Pristiyanti, R.I., Fauzi, M.A. and Muflikhah, L. 2018.  Sentiment  Analysis  Peringkasan  Review Film Menggunakan Metode Information Gain dan  K-Nearest  Neighbor, Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  2(3),  pp. 1179 – 1186. Available at: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[18] Septian, J.A., Fachrudin, T.M. and Nugroho, A., 2019.  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap  Polemik  Persepakbolaan  Indonesia Menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan  K- Nearest Neighbor. INSYST: Journal of Intelligent System  and  Computation , 1 (1),  pp.43-49. DOI: https://doi.org/10.52985/insyst.v1i1.36.
[19] Santosa, A., Purnamasari, I. and Mayasari, R., 2022.  Pengaruh  Stopword  Removal  dan Stemming Terhadap Performa Klasifikasi Teks Komentar Kebijakan New Normal Menggunakan  Algoritma  LSTM. J-SAKTI (Jurnal  Sains  Komputer  dan  Informatika) , 6 (1), pp.81-93. DOI: http://dx.doi.org/10.30645/j- sakti.v6i1.427 .
[20] Fauziyyah,  A.K.,  2020.  Analisis  sentimen pandemi  Covid19  pada  streaming  Twitter dengan  text  mining  Python. Jurnal  Ilmiah SINUS , 18 (2), pp.31-42. DOI : https://doi.org/10.30646/sinus.v18i2.491.