## PENGGUNAAN FITUR  WORDCLOUD DAN DOCUMENT  TERM  MATRIX DALAM TEXT MINING

## Musthofa Galih Pradana
Universitas Alma Ata, Jl. Brawijaya 99,  Yogyakarta 55183, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel Diterima Redaksi: 26 Februari 2020 Revisi Akhir: 10 Maret 2020 Diterbitkan Online : 25 Maret 2020 Much information and data can be extracted from social media differences, with more and  more  social  media  users.  Data  in  2019  states  that  there  are  150  million  users  of social media in Indonesia. Based on the number of active users of social media, it can be exploited for deeper information extraction and analysis. One way that can be done is  by  taking  comment  data  on  social  media  for  further  processing  or  mining.  In  this research, we do data crawling and utilize the Term Document Matrix and Word Cloud features  to  find  the  most  frequently  written  words  on  Facebook  and  Twitter  social media.  The  words  that  appear  most  often  based  on  the  Word  Cloud  feature  will  be analyzed to infer from words written on social media. In this study the word that often appears  on  Facebook  is  the  word  garuda  for  3621  words  and  on  Twitter  is  the Indonesian word for 1572. On the Facebook platform the resulting word has a positive tendency because the topics discussed are still around airlines, while on Twitter it has a negative  tendency  because  of  the  word  what  appears  is  a  personal  name  that  has  a negative tendency for the company.
K ATA K UNCI
Data, Text Mining, Term Document Matrix, Word Cloud, Social Media.

## K ORESPONDENSI
E-mail: mgalihprada@uaa.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Dilansir We  Are  Social pada  tahun  2019  menyebutkan bahwa  pengguna  sosial  media  di  Indonesia  sebanyak  150  juta pengguna  dari  268  juta  penduduk  Indonesia,  atau  dalam prosentase sebesar 56% menggunakan internet dalam kehidupan sehari-hari. Ini menandakan bahwa pengguna internet Indonesia tergolong besar. Melihat lebih jauh tentang pengguna internet di Indonesia diperinci lagi ke dalam 150 juta pengguna aktif sosial media,  130  juta  pengguna  mobile  sosial  media.  Berdasarkan data  tersebut,  ada  banyak  data  atau  opini  penduduk  Indonesia yang  diluapkan  di  sosial  media,  dari  sekian  banyak  jumlah pengguna  aktif,  aka  nada  banyak  sekali  data  yang  dapat dimanfaatkan untuk membuat informasi yang baru.
Cara  yang  digunakan  untuk  mengolah  data  dari  sosial media menjadi informasi yang berguna adalah dengan dilakukan pengolahan  data  atau  yang  biasa  disebut data  mining . Data mining merupakan  proses  menggali  nilai dari  sebuah  data  yang sudah  ada  secara  otomatis  [1].  Banyak  yang  dapat  dilakukan dengan data  mining ,  teknik  yang  diterapkan  seperti  klustering, klasifikasi  maupun  asosiasi.  Mengolah  data  berupa text atau sering  disebut  dengan text  mining akan  lebih  efektif  ketika pengelolaan  dan  pengolahan  yang  dilakukan  menggunakan bantuan  perangkat  lunak.  Pengolahan  data  yang  dilakukan secara  manual baik dari filtering data, pengelompokan data dan
jenis-jenis  pengolahan  data  lainnya  akan  memakan  waktu  yang lama.
Penelitian  ini  memanfaatkan  fitur Word  Cloud yang terdapat pada software R Studio . Word Cloud salah satu metode untuk  memvisualisasikan  data  teks  secara  visual. Word  Cloud populer  dalam text  mining karena  mudah  dipahami.  Dengan menggunakan word  cloud ,  gambaran  frekuensi  kata-kata  dapat ditampilkan dalam bentuk yang menarik namun tetap informatif. Ukuran  gambar  teks  dalam Word  Cloud menyesuaikan  dengan frekuensi data, semakin banyak frekuensi kata digunakan, maka semakin  besar  pula  ukuran  kata  tersebut  ditampilkan  dalam Word Cloud . Pada  penelitian  ini  juga  akan  digunakan Term  Document Matrix untuk  menampilkan  data  kata  yang  paling  sering  di tuliskan  pengguna  sosial  media  untuk  mendapatkan  data  yang lebih  detail  dan  spesifik.  Penggunaan  fitur Term  Document Matrix masih  saling  terikat  dengan  penggunaan  fitur Word Cloud .  Kedua  fitur  ini  saling  melengkapi  dalam  penelitian text mining .
Objek  yang  dijadikan  tempat  pengambilan  data  adalah sosial  media  salah  satu  perusahaan  transportasi  di  Indonesia pada platform  Facebook dan Twitter yang  akan  dibandingkan masing-masing  hasil  penggunaan  fitur Word  Cloud dan Term Document Matrix .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  mengenai Text  Mining pernah  dilakukan  oleh Dedi  Dwi  Saputra  dkk,  yang  melakukan text  mining untuk assignment  complaint  handling  customer .  Penelitian  ini menghasilkan kesimpulan Text Mining dan model decision tree dapat digunakan dalam membuat klasifikasi sebagai dasar dalam pembangunan  sistem  pendukung  keputusan  untuk assignment complaint handling kepada suatu divisi [2].
Penelitian  selanjutnya  oleh  Musfiroh  Nurjannah  dkk  yang menerapan  algoritma TF  IDF dalam  proses text  mining . Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dalam  penelitian  ini  adalah Dalam  algoritma TF-IDF ,  frekuensi  kemunculan  sebuah  kata (term) dalam  dokumen  tidak  mempengaruhi  hasil  perhitungan bobot dokumen oleh sistem (sifat monotonicity TF-IDF) [3].
Rimbun  Siringoringo  dkk  juga  pernah  menuliskan  tentang penelitian text  mining dengan  mengklasterisasi sentiment pada ulasan produk toko online. Kesimpulan dari penelitian ini adalah dengan  menerapkan  pengujian  pada  tiga  jenis  data  sentimen yang  berbeda  diperoleh  hasil  bahwa Suppport  Vector  Machine dapat bekerja dengan baik pada data ulasan tidak seimbang [4].
Penelitian  rujukan  yang  berikutnya  adalah  analisis sentiment pada  maskapai  citilink  menggunakan  metode Naïve Bayes .  Penelitian  yang  ditulis  oleh  Moh  Yasid  dkk  ini menyimpulkan  bahwa  dengan  dataset  sebanyak  2000  tweet menghasilkan  akurasi  yang  mencapai  0,778,  waktu  proses  dua menit dua puluh tiga detik dengan kode pemograman PHP [5].
Rujukan  berikutnya  adalah  tulisan  Meylita  Putri Simatupang dkk  yang  melakukan text mining menggunakan TF IDF pada toko Alfamart. Peneitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa  Algoritma text  mining dan term  frequency – inverse document  frequency  (TF-IDF) mampu  melakukan  klasifikasi testimoni dengan konotasi positif dan negatif [6].
Text  mining untuk  mencari  opini  publik  yang  dilakukan oleh  Trya  Sovi  Kartikasari  dkk  menyimpulkan  bahwa  Sistem berhasil  mengelompokkan  faktor  berdasarkan  nilai  PC  yang paling besar dengan teknik analisis faktor yang mengelompokkan kata-kata dalam dimensi yang lebih kecil dan diperlukan  masukan  jumlah  faktor  oleh user agar  dapat memberikan hasil yang maksimal [7].
Penelitian tentang text mining juga pernah dilakukan oleh Ni  Luh  Ratniasih  dkk  dengan  judul  Penerapan Text  Mining dalam Spam  Filtering untuk  Aplikasi  Chat.  Kesimpulan  dari penelitian ini adalah Proses filtering dilakukan dengan tahap text preprocessing  dan  analyzing  sehingga  diperoleh  kalimat  yang dinyatakan sebagai kalimat spam adalah berdasarkan kemunculan  kata  spam  dalam  kalimat  pesan  tersebut,  dimana jika  nilai  W  sebuah  kalimat  pesan  lebih  besar  dari  0.012 (threshold) [8].
Penelitian  rujukan  terkakhir  adalah  tulisan  Firman Abdurrahman dkk dengan menerapkan TF IDF untuk penentuan sanksi  dalam  buku  pedoman  akademik.  Penelitian  ini menghasilkan  kesimpulan  Algoritma TF-IDF memiliki  tingkat akurasi  yang  baik,  sehingga  algoritma TF-IDF sangat  tepat untuk pencarian suatu term [9].

## 3. METODOLOGI
Adapun  langkah  atau  alur  penelitian  yang  dilakukan  dimulai dengan studi pustaka atau mengumpulkan referensi dan rujukan penelitian, kemudian dilakukan pengambilan data dengan teknik crawling data  di  sosial  media.  Data  yang  didapat  perlu  difilter karena  pasti  banyak  data  yang  kurang  memiliki  informasi  atau makna,  sehingga  perlu  dilakukan cleaning atau filtering data. Data  yang telah difilter  kemudian diolah atau dianalisis dengan memanfaatkan  fitur Word  Cloud dan Term  Document  Matrix untuk  menghasilkan  informasi  dan  dapat  dilakukan  penarikan kesimpulan.  Adapun  detail  alur  penelitian  ditunjukan  pada Gambar 1.
STUDI PUSTAKA PENGAMBILAN DATA FILTERING DATA ANALISIS WORD CLOUD PENARIKAN KESIMPULAN

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengumpulan Dataset
Dataset atau  data  penelitian  di  dapatkan  dari  sosial media  berupa  komentar  dan  kata-kata  yang  dituliskan penggguna  sosial  media  untuk  diketahui  informasi  yang terkandung  di  dalamnya.  Pengumpulan dataset dilakukan dengan  teknik crawling  data .  Data  yang  didapatkan  saat crawling masih  tidak  terstruktur  dan  masih  perlu  dilakukan pengolahan  lebih  lanjut.  Contoh  data  yang  didapatkan  saat crawling data ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Awal Hasil Crawling
Komentar @chaviation Setelah kami cek, sayangnya promo tersebut telah berakhir  di  tanggal  20  Februari  2020 kemarin.
Facebook:<post>/comments "Penerbangan jakarta (cgk) ke amsterdam (ams) free wifi juga ya"

## Cleaning & Filtering
Dataset  komentar  masih  tidak  terstruktur,  dan  masih banyak noise sehingga  perlu  dilakukan cleaning data.  Tahap cleaning data  dilakukan  dengan  membersihkan  atau  memilah data  sesuai  dengan  kebutuhan.  Langkah  pertama  pada  tahapan cleaning data  adalah  merubah  teks  ke  dalam  bentuk Corpus . Kemudian,  dilakukan  pembersihan  data,  dengan  mengganti tanda  “/”,  “@”  and  “|”  menjadi  spasi.  Contoh  penerapan cleaning data ditunjukan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Proses Penghilangan Karakter
Awal Akhir RT @IndonesiaGaruda: Kini para penumpang
Economy Class dari Jakarta ke  Jepang,  Korea,  Australia &amp;  Amsterdam  juga sudah bisa #BookYourMeal RT IndonesiaGaruda: Kini para penumpang Economy  Class  dari Jakarta  ke  Jepang, Korea, Australia &amp;  Amsterdam juga sudah bisa #BookYourMeal Facebook:<post>/comments "Penerbangan  jakarta  (cgk) ke  amsterdam  (ams)  free wifi juga ya" Facebook:<post> comments Penerbangan  jakarta (cgk)  ke  amsterdam
(ams)  free  wifi  juga ya
Langkah  selanjutnya  dilakukan  proses case  folding ,  yakni menyeragamkan  huruf  ke  dalam  bentuk  huruf  kecil  agar pengkategorian  kata  menjadi  lebih  mudah  adapun  langkahnya ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Proses Case Folding
Awal Akhir RT IndonesiaGaruda: Kini para penumpang Economy  Class  dari Jakarta  ke  Jepang, Korea, Australia &amp;  Amsterdam juga sudah bisa #BookYourMeal rt indonesiagaruda: kini para penumpang economy  class  dari jakarta  ke  jepang, korea, australia &amp; amsterdam
juga sudah bisa #bookyourmeal Facebook:<post>
comments
Penerbangan  jakarta (cgk)  ke  amsterdam (ams)  free  wifi  juga ya facebook:<post> comments penerbangan  jakarta (cgk)  ke  amsterdam
(ams)  free  wifi  juga ya Langkah berikutnya adalah menghapus tanda baca (punctuation) agar  benar-benar  tinggal  teks  yang  tersisa  dan  mudah  untuk
dilakukan  analisis  dan  di  kategorikan  sesuai  dengan  kata  yang dibutuhkan Tabel 4.
Tabel 4. Penghapusan Tanda Baca
Awal Akhir rt indonesiagaruda: kini para penumpang economy  class  dari jakarta  ke  jepang, korea, australia &amp; amsterdam juga sudah bisa #bookyourmeal rt indonesiagaruda  kini para penumpang economy  class  dari jakarta  ke  jepang korea  Australia  amp amsterdam juga sudah bisa bookyourmeal facebook:<post> comments penerbangan  jakarta (cgk)  ke  amsterdam (ams)  free  wifi  juga ya facebook post comments penerbangan  jakarta cgk  ke  amsterdam ams free wifi juga ya
Setalah  penghapusan  tanda  baca (punctuation) berikutnya adalah menghapus angka, dalam  sebuah kata keberadaan angka kurang  berpengaruh  untuk  dilakukan  analisis  teks,  oleh  karena itu  perlu  dihilangkan  agar  dapat  mempermudah  langkah berikutnya  dalam  menganalisis  kata  proses  menghilangkan angka ditunjukan pada Tabel 5

## Tabel 5. Menghilangkan Angka
Awal Akhir rt vivanewscom erick  thohir  bakal bubarkan 5 anak usaha garuda indonesia vivanews pertama  kali  terbang pake bombardier dengan egpyt air dari sharm  el  sheihk  ke kairo dulu tahun 2009  dan  dengan garuda indonesia dari makassar ke surabaya dan semarang ...bravo garuda semoga segera  bisa  terbang ke eropa dan usa rt vivanewscom erick  thohir  bakal bubarkan  anak  usaha garuda indonesia vivanews pertama  kali  terbang pake bombardier dengan egpyt air dari sharm  el  sheihk  ke kairo  dulu  tahun  dan dengan garuda indonesia dari makassar ke surabaya dan semarang ...bravo garuda semoga segera  bisa  terbang ke eropa dan usa
Langkah  selanjutnya  adalah  proses filtering yakni  membuang daftar  kata-kata  yang  kurang  penting  untuk  di  analisis menggunakan stopwords . Stopword  /  stoplist adalah  kata-kata yang tidak deskriptif yang dapat dibuang dalam pendekatan bag- of-words .  Jumlah  stopwords  yang  digunakan  adalah  sejumlah 758  kata.  Detail stop  word yang  digunakan  ditunjukan  pada Tabel 6 .
Tabel 6. Stop Word No Kata 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 …..
757 758
ada adalah adanya adapun agak agaknya agar akan akankah akhir …… yakni yang
Menggunakan stop word untuk menghilangkang kata yang tidak diperlukan juga masih kurang, perlu ditambahkan penghilangan secara  manual,  atau  langkah  menambahkan  kata  ke  dalam  file stop word dapat dilakukan. Pada penelitian kali ini ditambahkan beberapa  kata  yang  kurang  bermanfaat  untuk  menggali informasi  teks  sesuai  dengan  konteks  yang  dibahas.  Hal  ini dapat  berbeda-beda  dari  setiap  penelitian,  disini  contoh  kata offcut tidak  mengandung  makna  apapun,  karena  hanya merupakan bagian informasi pengambilan data dari sosial media facebook,  pemilihan stop  word ini  dapat  disesuaikan  dengan konteks  masing-masing  kata  yang  akan  di  analisis.  Data  kata tambahan ditunjukan pada Tabel 7 .
Tabel 7. Stop Word Tambahan No Kata 1 2 3 4 5 6
7
8 9 10 …..
96 97 yang facebook fetched post comments data with offcut twitter nofollow
…… dlvr android
Setelah  menerapkan  stop  word  ke  dalam  analisis  text,  langkah selanjutnya  adalah  menghapus  spasi  yang  tidak  berguna,  yakni terdapat spasi yang berlebih pada selah antara dua kata. Contoh penearapan  penghapusan  spasi  berlebih  ditunjukan  pada  Tabel 8.

## Tabel 8. Penghapusan Spasi Berlebih
Awal Akhir rt indonesiagaruda: kini para penumpang economy  class  dari rt indonesiagaruda  kini penumpang economy class
jakarta  ke  jepang, korea, australia &amp; amsterdam juga sudah bisa #bookyourmeal jakarta  jepang  korea Australia  amsterdam sudah bisa bookyourmeal
Langkah  yang  terakhir  sebelum  dilakukan  analisis text  mining , perlu  dilakukan  penghapusan URL  web agar  text  yang  akan  di analisis  lebih  mudah.  Detail  penghapusan  url  ditunjukan  pada Tabel 9.
Tabel 9. Penghapusan URL Awal Akhir RT @vivanewscom: Erick Thohir Bakal Bubarkan  5  Anak  Usaha Garuda Indonesia https://t.co/JXkYgTHyRH #vivanews RT  @vivanewscom: Erick  Thohir  Bakal Bubarkan  5  Anak Usaha Garuda Indonesia #vivanews

## Analisis Text Mining
Tahapan terakhir adalah dengan melakukan analisis text mining untuk dicari informasi mengenai kata yang paling sering muncul  dan  divisualisasikan  ke  dalam  bentuk word  cloud . Untuk  mencapai  tahapan  ini,  perlu  dilakukan  filtering  dan cleaning data  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya.  Tujuannya adalah  untuk  menghindari  kata-kata  yang  kurang  memiliki makna dan karakter yang dianggap di luar konteks pembahasan.
a. Term Document Matrix Term  Document  Matrix digunakan  untuk  mencari jumlah  kata  yang  paling  sering  diutarakan  oleh pengguna  sosial  media  beserta  jumlah  frekuensinya. Pada  sosial  media Twitter kata  yang  paling  sering muncul  adalah  Indonesia  dengan  frekuensi  sebesar 1572.  Detail  pada Term  Document  Matrix ditunjukan pada Tabel 10 .
Tabel 10. Term Document Matrix Twitter
Kata Frekuensi indonesia garuda pssi timnas bali yennywahid pesawat official indonesiagaruda digeeembok anak flight dharma nepal bumn erick aryasinulingga
1572 1429 429 264 213 208 184 169 147 118 114 114 113 112 111 109 107
happy mahashivratri raghuna 106 105 105
Pada  sosial  media Facebook kata  yang  paling  sering muncul adalah Garuda dengan frekuensi sebesar 3621. Detail  pada Term  Document  Matrix ditunjukan  pada Tabel 11
Tabel 11. Term Document Matrix Facebook
Kata Frekuensi garuda indonesia tiket user penerbangan jakarta rute pesawat harga promo naik semoga terbang flight selamat kapan berapa hari bagasi maskapai 3621 1922 806 752 666 575 516 461 449 424 362 344 342 341 323 299 281 276 268 252

## b. Word Cloud
Word  Cloud berfungsi  dalam  mevisualisasikan kumpulan  kata  dalam Term  Document  Matrix menjadi sebuah  tampilan  yang  lebih  menarik.  Adapun  hasil  dari platform twitter ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2. Word Cloud Twitter
Adapun  hasil  dari platform  Facebook ditunjukan  pada  Gambar 3.
Gambar 3. Word Cloud Facebook
c. Kesimpulan Term Document Matrix dan Word Cloud
Di platform Twitter kata yang banyak muncul lebih ke arah personal  seperti  nama  personal  yenny  wahid,  aryasinulingga, Erick,  ada  juga  akun twitter digeeembok.  Ini  menjadi  wajar ketika  memang  ada  informasi  yang  sedang  cukup  banyak diperbincangkan  berkaitan  dengan  maskapai  penerbangan  di Indonesia.
Pada  platform Facebook banyak  kata  muncul  berupa  kata yang  biasa  digunakan    untuk  sebuah  perusahaan  transportasi seperti pesawat, rute, bagasi, maskapai, promo, harga dan kata- kata yang masih memiliki tendensi bernilai positif.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
a. Kata  yang  paling  sering  muncul  pada platform Facebook adalah  garuda  dengan  frekuensi  sebesar
3621  kata,  sedangkan  pada Twitter kata  Indonesia sebesar 1572 kata.
b. Facebook memiliki  kata-kata  yang  lebih  cenderung positif,  sedangkan Twitter lebih  cenderung  ke  arah sentiment negatif.
c. Penerapan term  document  matrix dan word  cloud saling melengkapi dalam proses text mining . Adapun saran dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Perlu dilakukan labeling sentiment untuk pengembangan penelitian selanjutnya b. Perlu  diterapkan  algoritma  klasifikasi  untuk  dapat dilakukan analisis yang lebih mendalam dan lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] V.  Kale,  “Enterprise  performance  intelligence  and decision  patterns,” Enterp.  Perform.  Intell.  Decis. Patterns , pp. 1–262, 2017, doi: 10.4324/9781351228428.
[2] D. Saputra, B. Pratama, Y. Akbar, W. G.-C. O. SPOT, and    undefined  2018,  “Penerapan  Text  Mining  Untuk Assingment  Complaint  Handling  Customer  Terhadap Divisi  Terkait  Menggunakan  Metode  Decission,” Jurnal.Stikomcki.Ac.Id ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  207–216,
2018. [3] M.  Nurjannah  and  I.  Fitri  Astuti,  “PENERAPAN ALGORITMA TERM FREQUENCY-INVERSE

## DOCUMENT FREQUENCY (TF-IDF) UNTUK
TEXT  MINING  Mahasiswa  S1  Program  Studi  Ilmu Komputer  FMIPA  Universitas  Mulawarman  Dosen Program  Studi  Ilmu  Komputer  FMIPA  Universitas Mulawarman,” J.  Inform.  Mulawarman ,  vol.  8,  no.  3, pp. 110–113, 2013.
[4] R.  Siringoringo,  “Text  Mining  dan  Klasterisasi Sentimen  Pada  Ulasan  Produk  Toko  Online,” Tek.
Inform.  Univ.  Prima  Indones.  Medan ,  vol.  2,  pp.  1–6, 2019.
[5] M.  Yasid,  “Analisis  Sentimen  Maskapai  Citilink  Pada Twitter Dengan Metode Naãve Bayes,” J. Ilm. Inform. ,
vol. 7, no. 02, p. 82, 2019, doi:
10.33884/jif.v7i02.1329.
[6] M.  P.  Simatupang  and  D.  P.  Utomo,  “Analisa Testimonial  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Text Mining  Dan  Term  Frequency-  Inverse  Document Frequence  (Tf-Idf)  Pada  Toko  Allmeeart,” KOMIK (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  3, no. 1,
pp.
808–814, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1697.
[7] T.  S.  Kartikasari et  al. ,  “IMPLEMENTASI  TEXT MINING  UNTUK  ANALISIS  OPINI  PUBLIK TERHADAP  CALON  PRESIDEN,”  vol.  7,  no.  1, 2018.
[8] N.  L.  Ratniasih,  M.  Sudarma,  and  N.  Gunantara, “Penerapan Text  Mining Dalam  Spam Filtering Untuk Aplikasi Chat,” Maj.  Ilm.  Teknol.  Elektro ,  vol.  16,  no. 3, p. 13, 2017, doi: 10.24843/mite.2017.v16i03p03.
[9] F. Abdurrahman, M. Irfan, R. Andrian, J. A. H. N. No, and  K.  Bandung,  “Implementasi  Algoritma  TF-IDF untuk  Pencarian  Pedoman  Akademik  dan  Penentuan Sanksi  Pada  Jurusan  Teknik  Informatika  UIN  Sunan Gunung Djati Bandung,” Insight , vol. 1, no. 1, pp. 133– 140, 2017.

## BIODATA PENULIS

## Musthofa Galih Pradana, M.Kom.
Dosen Program Studi Informatika Universitas Alma  Ata.  Memperoleh  Gelar  Magister Komputer  (M.Kom.)  tahun  2019  dan  Gelar Sarjana  Komputer  (S.Kom.)  tahun  2017  di Universitas AMIKOM Yogyakarta. Email : mgalihprada@uaa.ac.id