Volume 5 Nomor 2, Desember 2022 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PENGELOMPOKAN ULASAN APLIKASI PEDULILINDUNGI DENGAN ALGORITMA K-MEDOIDS

## PEDULILINDUNGI APPLICATION REVIEW GROUPING WITH THE K-MEDOIDS ALGORITHM
Ahmad Habib Husaini 1 , Rini Mayasari 2 , Susilawati 3 1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang ahmad.habib18204@student.unsika.ac.id 1

## ABSTRACT
By looking at the reviews of potential users, you can see the responses of other users who have used the application first, besides the application reviews can be used as input for developers. Clustering reviews can use text mining. In this study, the Kmedoids algorithm was used to cluster reviews with Fasttext  word embedding to represent the review's word units into vectors. The data used in this study amounted to 2,729 taken from the PeduliLindung application comment  column on the Google Playstore. The results of  the evaluation  using  the Davies Bouldin index  or  abbreviated  as  DBI  by  comparing  sixteen  trials  and  the  best  experiment  was  obtained,  namely,  an experiment  using  data  without  stemming,  cbow  architecture,  using  the  Manhattan  distance  metric,  and  an experiment using data without stemming, cbow architecture, and using the cityblock distance metric with the same DBI value of 2.93 which resulted in two clusters of reviews. In the first cluster there were 2,183 reviews while in the second cluster there were 546 reviews.
Keyword : Reviews, Applications, Review Clustering, Kmedoids, Word Embedding, Fasttext

## ABSTRAK
Dengan melihat ulasan calon pengguna dapat melihat tanggapan pengguna lain yang sudah menggunakan aplikasi lebih dahulu, selain itu ulasan aplikasi dapat dijadikan masukan untuk pengembang. Penglompokan ulasan dapat menggunakan teknik text mining atau penambangan text . Pada penelitian ini menggunakan algoritma Kmedoids untuk mengelompokkan ulasan dengan fasttext word embedding sebangai teknik untuk merepresentasikan satuan kata dalam ulasan menjadi vektor. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 2.729 yang diambil dari kolom komentar aplikasi PeduliLindungi pada google playstore. Hasil dari evaluasi menggunakan davies bouldin index atau disingkat DBI dengan membandingkan enam belas percobaan dan di dapatkan percobaan terbaik ialah percobaan menggunakan data tanpa stemming, architecture cbow , menggunakan metric manhattan distance dan percobaan menggunakan data tanpa stemming, architecture cbow, serta menggunakan metric cityblock distance dengan  nilai  DBI  yang  sama  yakni  2,93  yang  menghasilkan  dua  kelompok  ulasan.  Pada  kelompok  pertama terdapat sebanyak 2.183 ulasan sedangkan pada kelompok kedua terdapat sebanyak 546 ulasan.
Kata Kunci: Ulasan , Aplikasi, Pengelompokan Ulasan, Kmedoids, Word Embedding, Fasttext.

## PENDAHULUAN
Saat  ini  dunia  sedang  menghadapi wabah  COVID-19,  tak  terkecuali  di Indonesia. Virus Corona atau severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 disingkat  SARS-CoV-2  berasal  dari  kota Wuhan,  Provinsi  Hubei  China  merupakan virus  yang  menyerang  saluran  pernapasan baik orang dewasa maupun anak-anak serta dapat  menyebabkan  gangguan  ringan seperti  batuk-batuk,  demam  hingga  yang terparah  yakni  kematian  (Ndwandwe  & Wiysonge,  2021).  Di  Indonesia    sendiri
kasus  pertama  pasien  positif  virus  corona diumumkan oleh pemerintah pada tanggal 2 maret  2020,  sejak  saat  itu  jumlah  kasus terus  meningkat  hingga  tanggal  30 November  2021  total  sudah  ada  4,25  juta kasus  dengan  kasus  aktif  sebanyak  7.965 pasien dan kasus sembuh sebanyak 4.1 juta pasien  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  1 (Chollisni et al., 2022).

## Gambar 1. Peta Sebaran Covid-19 Indonesia
Tanggal 30 November Sumber : covid19.go.id/peta-sebaran
Dalam upaya menanggulangi penyebaran  virus  corona,  pemerintah membuat  serangkaian  kebijakan  tertulis. Seperti  kebijakan  berdiam  diri  di  rumah, pembatasan  sosial,  pembatasan  fisik, menggunakan  masker,  mencuci  tangan, bekerj  dan  belajar  dari  rumah,  serta  tidak berkerumun. Bukti nyata dalam penerapan salah satu kebijakan pemerintah agar tidak berkerumn  ialah  dengan  perilisan  aplikasi PeduliLindungi  (Sabrina  et  al.,  2021; Herdiana, 2021).
PeduliLindungi  merupakan  aplikasi yang  dikembangkan  guna  membantu instansi  pemerintah  serta  aparatur  negara dalam  pelacakan  untuk  menghentikan penyebaran covid-19. Aplikasi ini mengidentifikasi  lokasi  pengguna  serta memberikan  informasi  keramaian  suatu lokasi  secara  berkala.  Hal  tersebut  dapat membantu  pemerintah  dalam  melakukan proses  tracing  untuk  menghentikan  mata rantai  penyebaran  Covid-19  di  Indonesia (Haerani,  & Rahmatulloh, 2021).
Aplikasi  ini  dapat  diunduh  secara gratis pada Google Play Store . Google Play Store memiliki  fitur review atau  ulasan yang dapat digunakan oleh pengguna untuk memberkan  penilaian  terhadap  suatu aplikasi.
Pada  praktiknya  pengembang  suatu aplikasi  tidak  membaca  tiap  komentar untuk  mengetahui  tanggapan  pengguna terhdadap  aplikas  yang  dikembangkan tetapi  memanfaatkan  salah  satu  penerapan kecerdasan buaran khususnya pembelajaran mesin atau machine learning yaitu  analisis  sentiment  (Hertina  et  al., 2021).
Analisis sentiment atau dapat disebut juga penggalian opini merupakan
penyatuan  berbagai  bidang  kecerdasan buatan yakni , natural language processing, data mining dan text mining dengan tujuan untuk  menemukan  pendapat  seseorang dalam suatu ungkapan tertulis (Farhadloo & Rolland,  2016).    Dibalik  layar,  analisis sentimen  hanya  mengelompokan  data text menjadi kategori tertentu.
Penelitiian  yang  dilakukan  oleh (Yudiarta et al., 2018)berhasil mengelompokkan teks dengan algoritma k- means clustering dengan  menggunakan term frequency inverse document frequency (TF-IDF)  sebagai  cara  merepresentasikan teks  menjadi  vector  angka  menghasilkan tingkat purity berkisar  dari  78%  hingga 83%.
(Nurdin et al., 2020) membandingkan kinerja word  embedding yaitu  Word2vec, GloVe  dan  FastText  pada  klasifikasi  teks. Hasil  yang  diperoleh  menghasilkan Word Embedding FastText memiliki  kinerja terbaik dibandingkan dua word embedding lainya  yaitu Word2vec , GloVe walau perbedaannya tidak terlalu signifikan.
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan ulasan aplikasi PeduliLindungi  pada  kolom  komentar Google  Play  Store dengan  algoritma  k- medoids clustering serta menerapkan Word Embedding FastText pada proses transformasi.

## METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan dalam penelitian ini ialah KDD ( Knowledge Discovery  in  Database) .  KDD  merupakan proses  terorganisir  dalam  melakukan identifikasi terhadap pola dari dataset yang kompleks(Gata, 2016). Secara formal KDD dapat  didefinisikan  sebagai  proses non- trivial atau tidak sederhana untuk mengidentifikasi  pola  yang  valid,  baru, berpotensi  berguna  dan  dapat  dipahami dengan  proses  yang  sangat iterative (Imberman, 2001).
Gambar 2. Alur Penelitian Secara garis besar, tahapan
Knowledge Discovery in Database (KDD) tersebut  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut (Karsito & Sari, 2018)
1. Data Selection Pada  tahapan  ini  berfokus  untuk pemilihan  data  yang  akan  digunakan. Data  yang  digunakan  didapat  dari  situs G oogle  Play  Store. Data  diambil menggunakan  library  “ google-play- scraper ”  dengan  bahasa  pemrograman python . Pada tahapan ini dilakukan dua kali  seleksi,  yang  pertama  hanya mengambil  ulasan  berbahasa  Indonesia dan    kedua  data  ulasan  pada  tanggal  1 november  hingga  30  Desember  2021 yang  akan  digunakan  untuk  proses pemodelan.
2. Preprocessing
Pada  tahapan  ini  berfokus  untuk mempersiapkan  data  dengan  beberapa tahap yaitu:
a) Cleaning tahapan  yang  dilakukan pada proses ini adalah membersihkan seluruh  ulasan  dari email,  mention,
hashtag, special character,
punctuation, multiple space, duplicate  review,  emoticon dan ulasan kosong.
b) Case  folding merupakan  tahapan untuk  menyeragamkan  kata,  lebih spesifiknya  lagi  huruf  yang  semula kapital  (upper  case)  diubah  menjadi lowercase .
c) Tokenizing ,  merupakan  tahapan untuk mengubah data yang
sebelumnya berbentuk kalimat menjadi per kata. d) Filtering ,  merupakan  tahapan  untuk menghilangkan  kata  yang  kurang bermakna atau tidak terlalu berpengaruh  seperti  kata  “ada”, “adalah”,  “adapun”,  “aku”,  “yang”,
dan  semisalnya  makan  kata-kata tersebut akan dihilangkan. e) Stemming, merupakantahapan  untuk menghapus  imbuhan  pada  kata  dan mengubah  kata  menjadi  kata  dasar dengan menggunakan library
Sastrawi .
3. Transformation
Tahapan  ini  berfokus  untuk  mengubah data  yang  telah  melewati  tahapan preprocessing agar  bisa  diproses  oleh algoritma dengan mengubah data menjadi  bentuk  vektor  angka  dengan menggunakan Word Embedding Fasttext.
4. Data Mining
Tahapan  ini  berfokus  untuk  mencari pola  atau  informasi  tersembunyi  dari data menggunakan algoritma Kmedoids clustering dengan  menggunakan  empat distance measure yaitu euclidean distance, manhattan distance dan cosine distance. Berikut persamaan tiap distance measure.
1. Euclidean Distance
𝑑(𝑥, 𝑦) =   {∑(𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 } 1 2 2. Manhattan Distance
𝑑(𝑥, 𝑦) =   ∑|𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 3. Cosine Distance
𝑑(𝑥, 𝑦) =  1 −   ( 𝑥⃑. 𝑦⃑ ‖𝑥⃑‖. ‖𝑦⃑‖ )
5. Evaluation
Tahap  evaluasi  akan  menggunakan nilai davies  boundin  index atau disingkat  DBI.  Berikut  persamaan davies bouldin index.
𝐷𝐵𝐼 =   𝑅̅ = 1 𝑁 ∑ 𝑅 𝑖 𝑁 𝑖=1
Dengan 𝑅 𝑖 merupakan  maksimum  dari 𝑅 𝑖𝑗 , 𝑖  ≠ 𝑗.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑆 𝑖 +   𝑆 𝑗 𝑀 𝑖𝑗 Untuk persamaan 𝑆 𝑖 sebagai berikut:
𝑆 𝑖 =   { 1 𝑇 𝑖 ∑|𝑋 𝑗 −   𝐴 𝑖 | 𝑞 𝑇 𝑖 𝑗=1 } 1 𝑞 ⁄
merupakan banyaknya data tiap cluster dan 𝐴𝑖 adalah  pusat  dari  cluster.
Sedangkan  persamaan 𝑀 𝑖𝑗 sebagai berikut :
𝑀 𝑖𝑗 =   {∑|𝑎 𝑘𝑖 −   𝑎 𝑘𝑗 | 𝑝 𝑁 𝑘=1 } 1 𝑝 ⁄

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pengumpulan  data  ulasan dilakukan  dengan  menggunakan library python atau  bisa  disebut  juga package berbahasa python bernama
google_play_scraper. Data yang dikumpulkan  merupakan  ulasan  hingga tanggal  23  Juli  2022  dengan  total  data sebanyak 50.668 ulasan. Contoh data yang telah  dikumpulkan  dapat  dilihat  pada gambar 4 dibawah ini.

## Gambar 3.  Sampel Data Ulasan Berbahsa Indonesia

## Data Selection
Data ulasan yang berhasil didapatkan sebanyak  50.665.  Data  tersebut  terbagi menjadi  34.081  data  berbahasa  Indoensia dan  16.587  data  berbahasa  bukan  bahasa Indonesia. Penyeleksi bahasa yang digunakan  dalam  peneliian  ini  ialah menggunakan library googletrans .
Data  ulasan  yang  digunakan  hanya dari  rentang  1  November  2021  hingga  30 Desember  2021.  Artinya  dari  16.587  data berbahasa  Indonesia  hanya  2.729  ulasan
saja  yang  berada  di  rentang  tanggal tersebut.  Hasil  proses  seleksi  dapat  dilihat pada gambar 5.
Gambar 4.  Hasil Proses Cleaning

## Preprocessing
Data  yang  sudah  diseleksi  kemudian dilakukan preprocessing . Proses ini bertujuan  untuk  membersihkan  data  dari berbagai noise .
1. Cleaning
Tahap pertama dalam proses preprocessing ialah cleaning. Dalam tahap ini  membersihkan  ulasan  dari email, mention,  hashtag,  special  character, punctuation,  multiple  space,  duplicate review, emoticon dan ulasan kosong. Hasil pada  proses  cleaning  dapat  dilihat  pada gambar 6.

## Gambar 5. Hasil Proses Case Folding

## 2. Case Folding
Case  folding  merupakan  tahapan untuk menyeragamkan kata, lebih spesifiknya lagi huruf yang semula kapital ( uppercase )  diubah  menjadi lowercase .
Hasil  dari  proses  ini  dapat  dilihat  pada gambar 7.

## Gambar 6. Hasil Proses Tokenization

## 3. Tokenizing
Pada  tahapan  ini  data  ulasan  yang sudah diseragamkan menjadi bentuk lowercase
akan dilakukan proses
tokenisasi.  Data  ulasan  yang  sebelumnya berbentuk  kalimat  akan  dipecah  menjadi perkata.  Hasil  proses tokenization dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 7. Hasil Proses Tokenization
4. Filtering
Pada  proses filtering kata  yang kurang  bermakna  atau  tidak  terlalu berpengaruh  akan  dihapus.  Jika  pada  data terdapat  kata  stopword  seperti  “ada”, “adalah”,  “dapaun”,  “aku”,  dan  “yang”, makan kata-kata tersebut akan dihilangkan. Hasil filtering dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 8. Hasil Proses Filtering
5. Stemming
Pada  penelitian  kali  ini  terdapat skenario  dan  salah  satu  skenario  tersebut melewati proses stemming . Proses
stemming akan  dilakukan  penghapusan imbuhan  pada  kata  dan  mengubah  kata menjadi  kata  dasar  dengan  menggunakan library Sastrawi. Tabel 1 merupakan contoh kata  sebelum  dan  sesudah  dilakukan stemming .  Hasil  proses  stemming  dapat dilihat pada gambar 10. Tabel 1. Contoh Penerapan Stemming Kata sebelum stemming Kata sesudah stemming Mendukung Dukung Ketinggalan Tinggal Dibilang Bilang Perjalanan Jalan Melihat Lihat Berubah Ubah Terdaftar Daftar Diatas Atas
Gambar 9. Hasil Proses Stemming

## Transformation
Pada  tahapan  ini  mengubah  data ulasan  komentar  menjadi  vektor  angka menggunakan Fasttext  Wordembedding. Penerapan Fasttext  Wordembedding akan menggunakan fungsi yang telah disediakan oleh library Gensim yaitu models.Fasttext.train sebanyak  dua  kali sesuai  jumlah  skenario,  yakni  pada  data yang  dilakukan stemming dan  data  yang tidak dilakukan stemming .
Output dari Fasttext WordEmbedding adalah  vektor  berdimensi  (n,).  Pada penelitian ini nilai n yang digunakan adalah tiga  ratus  sesuai  dengan  nilai  default  dari library Gensim selain itu penulis menggunakan  kedua architecture yakni skipgram dan cbow pada  masing-masing skenario  yang  telah  ditentukan.  Sebagai
contoh  pada  gambar  11  merupakan syntax untuk  proses training  fasttext dan  pada gambar  12  merupakan syntax untuk melakukan  transformasi  pada  data  ulasan, keduanya  dengan  menggunakan  data stemming .
Gambar 10. Proses Training Fasttext Cbow
Gambar 11. Proses Transformation Hasil  proses transformation pada ulasan  sangat  panjang,  misalkan  ulasan “sangat  bagus”  setelah  diubah  kebentuk vektor, kata sangat akan mempunyai vektor sendiri  berdimensi  (300,)  begitu  juga dengan  bagus.  Sehingga  dimensi  dari ulasan  “sangat  bagus”  adalah  (300,  2). Sebagai contoh
vektor
kata
“PeduliLindungi”    dapat  dilihat  pada gambar  13,  gambar  14,  gambar  15  dan gambar 16.
Gambar 12. Vektor Kata PeduliLindungi Data
Tanpa Stemming dengan Architecture CBOW
Gambar 13. Vektor Kata PeduliLindungi Data Stemming dengan Architecture CBOW
Gambar 14. Vektor Kata PeduliLindungi Data Tanpa Stemming dengan Architecture Skip Gram
Gambar 15. Vektor Kata PeduliLindungi Data Stemming dengan Architecture Skip Gram

## Data Mining
Di  tahap  ini  melakukan clustering dengan algoritma K-Medoid sesuai dengan jumlah  scenario  dan  jumlah  transformasi serta tiga distance measure pada algoritma Kmedoids yaitu euclidean, manhattan, dan cosine. Metode  yang  digunakan  sebagai acuan  untuk  memilih  jumlah cluster, skenario  dan distance  measure terbaik adalah davies bouldin index atau disingkat DBI Implementasi clustering
pada
penelitian  ini  akan  menggunakan  bahasa pemrograman python serta library sklearn_extra dan sklearn. Proses clustering akan dilakukan beberapa percobaan  untuk  mencari  nilai cluster dengan  nilai  DBI  paling  mendekati  nol. Sebagai  contoh  pada  gambar  17  akan dilakukan clustering pada  data  yang melewati proses stemming

## Gambar 16. Proses Clustering dengan Metrics Euclidean Distance
Nilai  DBI  dari  beberapa  percobaan clustering dengan  jumlah cluster dimulai dari dua hingga sepuluh menggunakan data stemming, architecture cbow serta beberapa distance measure yaitu euclidean distance,  manhattan  distance dan cosine distance dapat  dilihat  pada  gambar  17, gambar 18, gambar 19.
Gambar 17. Nilai DBI pada Percobaan Metrics
Euclidean Distance

## Gambar 18. Nilai DBI pada Percobaan Metrics
Manhattan Distance
Gambar 19. Nilai DBI pada Percobaan Metrics Cosine Distance Hasil yang didapat dari clustering data dengan stemming dengan  menggunakan architecture  cbow menghasilkan metrics euclidean  distance dengan  nilai davies bouldin  index atau  DBI  paling  mendekati nol. Hasil lengkap perbandingan nilai DBI dari  seluruh  percobaan  dapat  dilihat  pada sub bab Evaluation.

## Evaluation
Hasil  yang  diperoleh  dari  semua perocobaan clustering yang dilakukan akan dibandingkan menggunakan davies bouldin index atau disingkat DBI. Hasil perbandingan  semua  percobaan  tersebut dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Tabel Perbandingan Nilai DBI
Skenari o Architecture Transformation s Distance measure cluste r Nila i DBI Data dengan stemmin g Skip Gram Euclidean 2 5.9 Manhatta n 10 6.36 Cosine 10 5.85 Cbow Euclidean 10 4.35 Manhatta n 10 4.48 Cosine 4 3.80 Data tanpa stemmin g Skip Gram Euclidean 9 6.24 Manhatta n 10 6.21 Cosine 10 5.89 Cbow Euclidean 2 3.89 Manhatta n 2 2.93 Cosine 10 3.64
Berdasarkan  tabel  2  dapat  dilihat bahwa  hasil clustering dengan  nilai  DBI paling  mendekati  nol  adalah  dengan menggunakan data tanpa stemming, architecture  cbow .  Dalam  penelitian  ini
metrics  distace  manhattan menjadi  yang terbaik  dengan  jumlah cluster dua.  Pada gambar  20  dapat  dilihat  beberapa  sampel ulasan yang sudah cluster.
Gambar 20. Sampel Data Ulasan yang Sudah Berlabel

## SIMPULAN
Penelitian
ini berhasil
mengelompokkan reviews atau  ulasan- ulasan aplikasi PeduliLindungi pada google playstore menggunakan algoritma Kmedoids serta menerapkan kedua architecture  Fasttext  Word  Embedding pada proses transformation dengan menggunakan metodologi Knowledge Discovery in Database atau disingkat KDD yang  terdiri  dari  data selection ,  data preprocessing ,  data transformation , data mining dalam  penelitian  ini  adalah clustering dan evaluation .
Hasil  pada  proses clustering dan evaluation pada  beberapa  percobaan  yang telah  dipaparkan menghasilkan clustering dengan menggunakan data tanpa stemming , architecture cbow pada transformation dan menggunakan metrics  manhattan  distance menjadi skenario terbaik pada penelitian ini dengan  jumlah cluster sama  dengan  dua yang  memiliki  nilai  DBI  yang  paling mendekati  nol  yaitu  2,93.  Kata  terbanyak yang  paling  sering  muncul  pada cluster pertama yaitu kata “aplikasi” sebanyak 703 kata  sedangkan  kata  yang  paling  sering muncul  pada cluster kedua  yaitu  kata “vaksin” sebanyak 581 kata.
Adapun  saran  untuk  penelitian selanjutnya yaitu :
1. Dapat  menggunakan  sumber  data  lain seperti cuitan pada media sosial.
2. Dapat menambahkan spelling correction pada tahap preprocessing.
3. Dapat  mencoba  beberapa  percobaan dengan  mengganti  nilai  dimensi  pada vektor  yang  dihasilkan  saat  proses transformation.
4. bisa mencoba algoritma clustering yang lebih advance seperti penerapan algoritma berbasis neural network. 5. bisa menambahkan metode evaluasi lain seperti Silhouette score, Caliski-
Harabaz Score atau yang lainya.

## DAFTAR PUSTAKA
Chollisni,  A.,  Syahrani,  S.,  Dewi,  S., Utama, A. S., & Anas, M. (2022). The concept of creative economy development-strengthening post covid-19  pandemic  in  Indonesia: Strategy and public policy management  study. Linguistics  and Culture Review, 6 , 413-426.
Farhadloo,  M.,  &  Rolland,  E.  (2016). Fundamentals  of  sentiment  analysis and  its  applications. Studies  in
Computational
Intelligence , 639 (August 2018), 1–24. https://doi.org/10.1007/978-3-319-
30319-2_1 Gata,  W.  (2016). Akurasi  Text  Mining Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbour pada Data Content Berita SMS .
Haerani,  E.,  &  Rahmatulloh,  A.  (2021). Analisis  User  Experience  Aplikasi Peduli  Lindungi  untuk  Menunjang Proses Bisnis Berkelanjutan. SATIN- Sains dan Teknologi Informasi, 7 (2),
01-10.
Herdiana,  D.  (2021).  Aplikasi  peduli lindungi:  perlindungan  masyarakat dalam  mengakses  fasilitas  publik  di masa pemberlakuan kebijakan ppkm. Jurnal Inovasi Penelitian, 2 (6), 1685- 1694.
Hertina,  H.,  Nurwahid,  M.,  Haswir,  H., Sayuti, H., Darwis, A., Rahman, M.,
...  &  Hamzah,  M.  L.  (2021).  Data mining applied about polygamy using sentiment  analysis  on  Twitters  in Indonesian  perception. Bulletin  of Electrical Engineering and Informatics, 10 (4), 2231-2236.
Imberman,  S.  P.  (2001). Effective  Use  Of The  Kdd  Process  And  Data  Mining For Computer Performance Professionals.  Effective  Use  Of  The Kdd  Process  And  Data  Mining  For Computer Performance Professionals . https://www.researchgate.net/publica tion/221445402
Karsito,  &  Sari,  W.  M.  (2018).  Prediksi Potensi Penjualan Produk Delifrance Dengan  Metode  Naive  Bayes  Di  Pt.
Pangan  Lestari. SIGMA  –Jurnal
Teknologi Pelita Bangsa , 67–78.
Ndwandwe, D., & Wiysonge, C. S. (2021).
COVID-19 vaccines.
Current
opinion in immunology, 71 , 111-116.
Nurdin,  A.,  Anggo,  B.,  Aji,  S.,  Bustamin,
A., & Abidin, Z. (2020). Perbandingan Kinerja Word Embedding  Word2vec,  Glove,  Dan Fasttext  Pada  Klasifikasi  Teks.
Jurnal TEKNOKOMPAK , 14 (2), 74. Roziqin, A., Mas’udi, S. Y., & Sihidi, I. T. (2021).  An  analysis  of  Indonesian government policies against COVID-
19. Public Administration and Policy,
24 (1), 92-107.
Sabrina,  A.,  Siregar,  I.,  &  Sosrohadi,  S. (2021).  Lingual  Dominance  and
Symbolic  Power  in the  Discourse  of Using the PeduliLindungi Application  as  a  Digital  Payment Tool. International Journal of
Linguistics Studies, 1 (2), 52-59.
Yudiarta, N. G., Sudarma, M., & Ariastina, W.  G.  (2018).  Penerapan  Metode
Clustering Text Mining Untuk Pengelompokan Berita Pada Unstructured  Textual  Data. Majalah
Ilmiah Teknologi Elektro , 17 (3), 339. https://doi.org/10.24843/mite.2018.v 17i03.p06