ISSN 2407-4322
E-ISSN 2503-2933
Analisis Aplikasi Di Playstore Berdasarkan Rating Dan Type Menggunakan Naive Bayes Dan Logistik Regresi
Atmaja Jalu Narendra Kisma* 1 , Chyntia Raras Ajeng Widiawati 2 , Suliswaningsih 3 1,2,3 Universitas Amikom Purwokerto, Jl. Letjend Pol. Soemarto No.127, telp: (0281) 623321
1,3 Jurusan Teknik Informatika, FIK Universitas Amikom Purwokerto, Purwokerto
2 Jurusan Teknologi Informasi, FIK Universitas Amikom Purwokerto, Purwokerto e-mail: * 1 atmajajnk69@gmail.com , 2 Chyntiaraw@amikompurwokerto.ac.id,
3 Suliswani@amikompurwokerto.ac.id

## Abstrak
Penggunaan  aplikasi  mobile  semakin  penting  dalam  kehidupan  sehari-hari  pada  era digital. Namun, banyaknya pilihan aplikasi di Play Store membuat pengguna kesulitan memilih aplikasi  yang  tepat  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka.  Tidak  hanya  itu,  para  pengembang aplikasi  juga  kesulitan  untuk  mencari  rating  yang  paling  banyak  disukai  oleh  pengguna  dan jenis  aplikasi  yang  banyak  diunduh.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  solusi  dari permasalahan  tersebut  dengan  membandingkan  kinerja  algoritma  Naive  Bayes  dan  Logistik regresi  dalam  mengklasifikasi  data  aplikasi  Google  Play  Store  berdasarkan  rating  dan  jenis aplikasi  yang  paling  banyak  diunduh  oleh  pengguna.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Naive Bayes memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan Logistik regresi. Naive  Bayes  memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  92,63%  sementara  Logistik  regresi memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  92,60%.  Penelitian  ini  memberikan  panduan  bagi pengguna untuk memilih algoritma yang tepat dalam mengklasifikasi data aplikasi Google Play Store.  Namun,  hasil  ini  didasarkan  pada  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  tertentu, sehingga tidak dapat digeneralisasikan ke semua situasi dan dataset. Selain itu, penelitian ini juga menunjukkan bahwa jenis aplikasi yang paling banyak diunduh oleh pengguna di Google Play Store adalah aplikasi yang gratis. Hal ini dapat menjadi masukan bagi pengembang untuk mengembangkan jenis aplikasi yang disukai oleh pengguna.
Kata kunci —Algoritma Logistik regresi, Algoritma Naive Bayes, Analisa, Pembelajaran Mesin, Playstore

## Abstract
The use of mobile applications is becoming increasingly important in daily life during the digital era. However, the vast number of applications available in the Play Store makes it difficult  for  users  to  choose  the  right  one  that  meets  their  needs.  Additionally,  application developers  also  face  challenges  in  finding  the  most  liked  ratings  by  users  and  the  type  of applications that are most downloaded. This study aims to find solutions to these problems by comparing  the  performance  of  Naive  Bayes  and  Logistic  regression  algorithms  in  classifying Google  Play  Store  application  data  based  on  user  ratings  and  the  type  of  application  that  is most  downloaded.  The  research  results  show  that  Naive  Bayes  has  a  higher  accuracy  rate compared  to  Logistic  regression.  Naive  Bayes  achieved  an  accuracy  rate  of  92.63%,  while Logistic regression obtained an accuracy rate of 92.60%. This study provides a guide for users to  choose  the  right  algorithm  for  classifying  Google  Play  Store  application  data.  However, these results are based on the data used in a specific study, and therefore cannot be generalized to all situations and datasets. Additionally, this research also shows that the type of application
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 174-184 E- ISSN 2503-2933 175
Atmaja , et., al [ Analisis Aplikasi di Playstore Berdasarkan Rating dan Type Menggunakan Naive Bayes dan Logistik Regresi]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
that  is  most  downloaded  by  users  on  the  Google  Play  Store  is  free  applications.  This  can provide input for developers to develop the types of applications that are preferred by users.
Keywords — Logistic regresi algorithm, Naive Bayes algorithm, Analysis, Machine Learning, Playstore.

## 1. PENDAHULUAN
alam  era  digital,  penggunaan  aplikasi mobile merupakan  bagian  penting  dari  kehidupan sehari-hari. Penggunaan aplikasi mobile mulai marak pada tahun 2007 ketika masyarakat beralih  dari  ponsel  seluler  ke  sistem  operasi  android.  Sistem  operasi  Android menyediakan platform bernama  Play  Store  yang  berisi  berbagai  aplikasi  yang  dikembangkan oleh  para  pengembang  dan  dapat  digunakan  oleh  pengguna  sebagaimana  mestinya  [1]. Walaupun  tersedia  berbagai  aplikasi  di  Play  Store  dengan  fungsi  dan  manfaat  yang  berbeda- beda bagi pengguna, namun banyaknya pilihan tersebut membuat pengguna kesulitan memilih aplikasi yang tepat sesuai dengan kebutuhan para pengguna. Oleh karena itu, analisis aplikasi di Playstore berdasarkan rating dan type dapat membantu para pengguna dalam  memilih aplikasi yang  sesuai  dengan  tingkat  keramaian  pada  suatu  waktu  [2].  Selain  itu,  analisis  ini  dapat pengembang aplikasi dalam meningkatkan kualitas dan popularitas aplikasi mereka [3].
Data  yang  akan  dianalisis  ini  akan  dimasukan  kedalam  konsep machine  learning dengan  dibantu  oleh  tools  Google  Collaboratory .  Machine  learning akan  melakukan  pra- pemrosesan data, pemrosesan data, penerapan algoritma Naive Bayes dan Logistik regresi untuk menghasilkan  keputusan  [4].  Hasil  keputusan  tersebut  akan  dianalisis  untuk  mengetahui keakuratan kedua algoritma dalam memproses data google Play Store tersebut.
Naive  Bayes  dipilih  karena  algoritma  ini  memiliki  efek  dari  nilai  atribut  pada  kelas yang  diberikan  tidak  dipengaruhi  oleh  atribut  atau  kelas  lain  yang  didasari  dari  teori  bayes, sehingga  algoritma  naive  bayes  ini  memiliki  asumsi  yang  kuat  [5].  Selain  itu,  Naive  bayes dipilih dikarenakan algoritma ini sangat sederhana, dan akurasinya yang tinggi [6]. Teori Bayes adalah  tentang  klasifikasi  statistik  yang  memprediksi  probabilitas  atribut  kelas  anggota berdasarkan  data  yang  ada,  baik  data  berukuran  besar  ataupun  kecil  untuk  diproses  secara maksimal [7]. Dalam penelitian ini, algoritma naive bayes berguna untuk memproses data yang berukuran besar secara maksimal dan mempunyai tingkat keakuratan yang tinggi.
Logistik  regresi  dipilih  karena  algoritma  ini  dapat  menganalisa  2  sampai  3  variabel dalam  kategori  yang  berbeda  [8].  Dalam  penelitian  ini,  algoritma  logistik  regresi  akan memproses 2 variabel yang berbeda yaitu rating dan type .
Tujuan  dari  penelitian ini adalah  untuk  menganalisis aplikasi  di  Playstore berdasarkan rating dan type dengan  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dan  Regresi Logistik .  Penelitian ini  bertujuan  untuk  membantu  pengguna  dalam  memilih  aplikasi  yang  tepat  sesuai  dengan kebutuhan mereka, serta membantu pengembang dalam meningkatkan kualitas dan popularitas aplikasi  mereka.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  membandingkan  keakuratan kedua algoritma dalam memproses data Google Play Store [9]. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi dan aplikasi di masa depan.
D
176 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 174-184 E-ISSN 2503-2933
Atmaja , et., al [ Analisis Aplikasi di Playstore Berdasarkan Rating dan Type Menggunakan Naive Bayes dan Logistik Regresi]

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan adalah Study Literature. Study Literature digunakan untuk  menambah  pemahaman  yang  lebih  luas  tentang  topik  yang  relevan  dengan  penelitian [10]. Dapat dilihat alur metodologi penelitian pada gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Pada gambar 1 adalah alur dari metode penelitian yang digunakan. Adapun uraian dari gambar diatas adalah sebagai berikut:
a. Study Keperpustakaan
Dalam  melakukan  penelitian,  kita  perlu  mempersiapkan  bekal  yang  cukup  dan  terpercaya seperti referensi dari buku, jurnal, dan sumber informasi lainnya yang relevan dengan topik penelitian  yang  akan  dilakukan  [10].  Referensi  ini  sangat  penting  karena  akan mempermudah  dalam  menuliskan  jurnal  serta  menjadikan  hasil  penelitian  lebih  valid  dan akurat.  Selain  itu,  dengan  memiliki  referensi  yang  cukup,  peneliti  juga  dapat  memperkaya pengetahuan dan wawasan dalam bidang yang diteliti.
b. Pengambilan data
Pengambilan  dataset  google  Play  Store  didapat  dari  situs  bernama  Kaggle (www.kaggle.com).  Dataset  google  Play  Store  ini  berbentuk  file  format  csv(Comma Separated Value) yang berisi dari 10841 baris dan 13 kolom [11]. Dataset bisa kita lihat pada gambar 2.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 174-184 E- ISSN 2503-2933 177
Atmaja , et., al [ Analisis Aplikasi di Playstore Berdasarkan Rating dan Type Menggunakan Naive Bayes dan Logistik Regresi]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 2. Dataset

## c. Pre-processing
Dari  dataset  mentah  yang  berjumlah  10841  baris  dan  13  kolom  akan  diolah  untuk menormalisasi  data  tersebut  agar  menjadi  data  yang  siap  untuk  diproses[12].  Dalam  pra- processing ini  melibatkan  beberapa  pengolahan  data  yaitu Sorting data,  Menghapus  data duplicated , dan menghapus data.
178 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 174-184 E-ISSN 2503-2933
Atmaja , et., al [ Analisis Aplikasi di Playstore Berdasarkan Rating dan Type Menggunakan Naive Bayes dan Logistik Regresi]
Pada  gambar  3.  Kita  bisa  melihat  data  mentah  yang  urutannya  acak,  akan  terlihat  urut dengan mengambil kolom rating dan diurutkan dari ukuran yang terkecil ke terbesar.
Gambar 4. Hapus Duplicated Data
Pada  gambar  4.  Kita  mengecek  data  yang  bersifat double atau duplicated ,  lalu  langkah selanjutnya  adalah  menghapus  data  yang  bersifat double tersebut.  Data duplicated yang awalnya berjumlah 483 setelah kita hapus maka hasilnya jadi 0.

## Gambar 5. Hapus data NAN
Data  yang  terindikasi  NAN  ( Not  A  Number )  terlihat  dihapus  untuk  membuat  data  jadi normal.
d. Algoritma Naive Bayes
Naive Bayes merupakan suatu metode klasifikasi yang dapat dipakai untuk memperkirakan probabilitas  keanggotaan  suatu  kelas  tertentu,  dengan  dasar  pada  teorema  Bayes. Penggunaan  klasifikasi  ini  pada  database  dengan  dataset  yang  besar  mampu  memberikan akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi[13].  Oleh  karena  itu,  Naive  bayes  dipilih  dikarenakan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 174-184 E- ISSN 2503-2933 179
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
algoritma ini memiliki kemampuan yang sangat bagus untuk memproses 10841 data dengan cepat dan akurat [14].
e. Algoritma Logistik regresi
Regresi merupakan salah satu teknik statistik yang sering digunakan untuk menggambarkan hubungan antar variabel. Regresi Logistik Dikotomus (biner) adalah salah satu model regresi yang dapat digunakan untuk menjelaskan hubungan antara variabel respon yang terdiri dari dua  kategori  dengan  variabel  prediktor  yang  dapat  berupa  variabel  kontinu,  diskrit,  atau campuran  keduanya  [8].  Model  Regresi Logistik Dikotomus  memiliki  keunggulan  karena mampu  memberikan  prediksi  yang  akurat  dan  interpretasi  yang  mudah,  serta  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  variabel  respon  [15]. Sebab itu, Logistik regresi dipilih untuk  mengukur 2  variabel yang dipilih yaitu rating dan type . Selain itu, algoritma ini cukup akurat untuk menghitung beberapa data.
f. Analisa
Analisa  perbandingan  antara  Naive  Bayes  dan  Regresi Logistik dapat  dilakukan  untuk menentukan  mana  yang  lebih  unggul  dalam  memprediksi  klasifikasi.  Kedua  algoritma  ini mempunyai  kemampuan  untuk  memproses  dataset  secara  akurat.  Oleh  karena  itu,  analisa perbandingan  antara  kedua  metode  ini  sangat  penting  untuk  memilih  metode  yang  paling sesuai dengan tujuan penelitian.
g. Kesimpulan
Kesimpulan  didapatkan  ketika  kita  sudah  memperoleh  hasil  dari  analisa  yang  didapat. Kesimpulan  berisikan  jawaban  dari  masalah  penelitian,  tujuan  penelitian  hingga  dapat memberikan saran kepada pembaca atau dampak dari hasil dari penelitian .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  tentang  tingkat  akurasi  dari  dua  algoritma,  yaitu  Naive Bayes dan Logistik regresi dalam mengklasifikasi data aplikasi Google Play Store berdasarkan rating dan type aplikasi menghasilkan confusion matrix yang sama. Confusion matrix algoritma Naive Bayes dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Confusion Matrix Algoritma Naive Bayes Pred 0 Pred 1 True 0 1647 0 True 1 131 0
Sedangkan untuk confusion matrix algoritma Logistik Regresi dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Confusion Matrix Algoritma Logistik Regresi Pred 0 Pred 1 True 0 1647 0 True 1 131 0
Tabel  1  dan  2  diatas  menunjukkan  hasil  dari confusion  matrix kedua  algoritma  naive bayes  dan  algoritma  logistik  regresi  dari  data  yang  di  uji.  Kolom  Pred  0  dan  Pred  1 menunjukkan jumlah data yang diprediksi oleh model sebagai kelas 0 atau kelas 1, sedangkan baris True 0 dan True 1 menunjukkan jumlah data yang benar-benar termasuk ke dalam kelas 0
180 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 174-184 E-ISSN 2503-2933
Atmaja , et., al [ Analisis Aplikasi di Playstore Berdasarkan Rating dan Type Menggunakan Naive Bayes dan Logistik Regresi]
atau  kelas  1.  Dalam  tabel  tersebut,  terdapat  1647  data  yang  diprediksi  benar  sebagai  kelas  0 ( true negative ), 0 data yang diprediksi benar sebagai kelas 1 ( true positive ), 0 data yang salah diprediksi  sebagai  kelas  1  ( false positive ),  dan  131  data  yang  salah  diprediksi  sebagai  kelas  0 ( false negative ).
Setelah  mengetahui confusion matrix antara  dua  algoritma  naive  bayes  dan  logistik regresi,  langkah  selanjutnya  adalah  menerapkan  model  dari  tiap  algoritma  ke  data  yang  diuji sesuai dengan confusion matrix antara algoritma naive bayes dan logistik regresi. Hasil akurasi dari  kedua  algoritma  akan  dibandingkan  sehingga  kita  dapat  mengetahui  tingkat  akurasi  yang dihasilkan  dan  membuat  keputusan  yang  tepat.  Hasil  penerapan  model  tiap  algoritma  akan menghasilkan akurasi yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 3. Hasil Perbandingan No Algoritma Hasil Akurasi 1 Naive Bayes 92,63% 2 Logistik regresi 92,60%
Tabel  3 di  atas  menunjukkan  hasil  penelitian  bahwa kedua  algoritma  memiliki tingkat akurasi  yang  tinggi  dalam  memproses  data  aplikasi  Google  Play  Store  berdasarkan rating dan type aplikasi.  Namun,  Naive  Bayes  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  dari  pada  Logistik regresi  dalam  mengklasifikasi rating dan type dari  aplikasi  yang  paling  banyak  diunduh  oleh pengguna di google Play Store.
Pada  tabel  2  menunjukan  bahwa  perbandingan  akurasi  algoritma  Naive  Bayes menghasilkan 92,63% dan Algoritma Logistik regresi mendapatkan akurasi 92,60%. Selisih dari perbandingan dua algoritma ini sebesar 0,03% yang menunjukan bahwa algoritma naive bayes menghasilkan tingkat akurasi yang lebih besar dari pada algoritma logistik regresi.
Perlu  diperhatikan  bahwa  hasil  ini  didasarkan  pada  data  yang  digunakan  dalam penelitian tertentu, sehingga tidak dapat digeneralisasikan ke semua situasi dan dataset. Selain itu,  faktor-faktor  lain  seperti  kualitas  data  dan  pemilihan  fitur  yang  tepat  juga  dapat mempengaruhi kinerja algoritma.
Namun  demikian,  hasil  ini  dapat  menjadi  panduan  bagi  pengguna  untuk  memilih algoritma yang tepat untuk mengklasifikasi data aplikasi Google Play Store berdasarkan rating dan jenis aplikasi. Jika kinerja yang lebih tinggi diperlukan, maka Naive Bayes dapat menjadi pilihan yang lebih baik daripada Logistik regresi.
Tak hanya itu type yang banyak diunduh pada google Play Store adalah type aplikasi yang tidak berbayar(gratis). Kita bisa melihat hasil penelitian pada gambar 8 berikut.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 174-184 E- ISSN 2503-2933 181
Atmaja , et., al [ Analisis Aplikasi di Playstore Berdasarkan Rating dan Type Menggunakan Naive Bayes dan Logistik Regresi]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 6. Type Aplikasi
Pada  gambar  8  menunjukan  bahwa type jenis  aplikasi  yang  banyak  diunduh  oleh pengguna  adalah type tak  berbayar  dengan hasil  unduhan sebesar  8275.  Hal ini  dapat  menjadi masukan  kepada  pengembang  untuk  mengembangkan type atau  jenis  dari  aplikasi  yang  dapat dipilih dan disukai oleh pengguna. Tak hanya itu hasil dari rating aplikasi juga ditujukan untuk menjadi  masukan  kepada  pengembang  aplikasi  tentang  aplikasi  yang  memiliki rating paling besar daripada aplikasi lain.
182 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 174-184 E-ISSN 2503-2933
Atmaja , et., al [ Analisis Aplikasi di Playstore Berdasarkan Rating dan Type Menggunakan Naive Bayes dan Logistik Regresi]
Dari  hasil rating aplikasi  yang  didapat  dari sorting data  aplikasi  Google  Play  Store menunjukan  bahwa  Aplikasi  bernama Life  Made  WI-FI  Touchscreen  Photo  Frame dengan kategori  editing  foto  mendapatkan rating yang  sangat  tinggi  daripada  aplikasi  lain.  Hasil  ini dapat  menjadi  masukan  atau  referensi  bagi  pengembang  aplikasi  untuk  membuat  sebuah aplikasi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  kinerja  algoritma  Naive  Bayes  dan Logistik regresi dalam mengklasifikasi data aplikasi Google Play Store berdasarkan rating dan jenis  aplikasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kedua  algoritma  memiliki  tingkat  akurasi yang  tinggi,  namun  Naive  Bayes  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  Logistik  regresi.  Meskipun  demikian,  hasil  ini  hanya  berdasarkan  pada  data  yang digunakan  dalam  penelitian  tertentu  dan  faktor-faktor  lain  seperti  kualitas  data  dan  pemilihan fitur juga dapat mempengaruhi kinerja algoritma.
Hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  jenis  aplikasi  yang  paling  banyak  diunduh oleh  pengguna  di  Google  Play  Store  adalah  aplikasi  gratis.  Selain  itu, rating aplikasi  juga menjadi faktor penting dalam menentukan popularitas aplikasi.
Kesimpulannya,  hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  panduan  bagi  pengguna  untuk memilih  algoritma  yang  tepat  dalam  mengklasifikasi  data  aplikasi  Google  Play  Store berdasarkan rating dan  jenis  aplikasi.  Selain  itu,  hasil  penelitian  tentang  jenis  aplikasi  yang paling  banyak  diunduh  dan rating aplikasi  tertinggi  dapat  memberikan  masukan  bagi pengembang  aplikasi  untuk  mengembangkan  jenis  aplikasi  yang  lebih  disukai  oleh  pengguna. Namun, perlu diperhatikan bahwa hasil ini hanya berdasarkan pada data yang digunakan dalam penelitian  tertentu  dan  faktor-faktor  lain  seperti  kualitas  data  dan  pemilihan  fitur  juga  dapat mempengaruhi kinerja algoritma. Oleh karena itu, penelitian selanjutnya dapat mengembangkan penggunaan  algoritma  lain  atau  mempertimbangkan  faktor-faktor  tambahan  untuk meningkatkan kinerja algoritma dalam mengklasifikasi data aplikasi Google Play Store.

## 5. SARAN
Saran  yang  dapat  diberikan  berdasarkan  hasil  penelitian  ini  adalah  untuk mengembangkan fitur dan metode yang lebih baik dalam mengklasifikasi data aplikasi Google Play Store. Selain itu, untuk memperoleh hasil yang lebih baik, perlu dilakukan pemilihan fitur yang  tepat  dan  pengolahan  data  yang  berkualitas.  Selain  itu,  dapat  pula  dilakukan  penelitian lebih lanjut dengan menggunakan dataset yang lebih besar dan beragam untuk memperoleh hasil yang lebih representatif dan dapat digeneralisasikan ke berbagai situasi dan dataset.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  ingin  menyampaikan  terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  kepada  semua  pihak yang  telah  membantu  dalam  penelitian  ini.  Terima  kasih  kepada  kedua  Orang  Tua,  Ida  Nur Laela,  Dosen  Pendamping  dan  Forum  Asisten  yang  telah  memberikan  bantuan  dan  dukungan selama penelitian berlangsung. Terima kasih juga kepada para reviewer yang telah memberikan saran  dan  kritik  yang  sangat  berharga  dalam  memperbaiki  artikel  ini.  Semua  kontribusi  yang
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 174-184 E- ISSN 2503-2933 183
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
diberikan sangat membantu dalam  menyelesaikan penelitian ini dan menulis artikel ini. Sekali lagi, terima kasih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Y.  K.  Erna  Susilawati, “Aplikasi  Pembelajaran  Tenses  Dalam  Bahasa  Inggris Berbasis Android di Smkn 9 Bandung,” J. Manaj. Inform. , Vol. 6, pp. 27–31, 2016.
[2] M.  Permana,  S.  Widiastuti,  and  S.  Saepudin, “Analisis  Sentimen  Penggunaan  Aplikasi Video  Conference  pada  Ulasan  Google  Play  Store  Menggunakan  Metode  Nbc  (Naive Bayes Classifier),” JURSISTEKNI (Jurnal Sist. Inf. dan Teknol. Informasi) , Vol. 5, No. 1, pp. 178–191, 2023.
[3] A. Erfina, E. S. Basryah, A. Saepulrohman, and D. Lestari, “Analisis Sentimen Aplikasi
Pembelajaran  Online  di  Play  Store  pada  Masa  Pandemi  Covid-19  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Svm),” Semin. Nas. Inform. , Vol. 1, No. 1, pp. 145– 152, 2020, [Online]. Available:
http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/view/4094
[4] Ernianti  Hasibuan  and  Elmo  Allistair  Heriyanto, “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan Aplikasi Amazon Shopping di Google Play Store Menggunakan Naive Bayes Classifier,” J. Tek. dan Sci. , Vol. 1, No. 3, pp. 13–24, 2022, doi: 10.56127/jts.v1i3.434.
[5] N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings di Play Store Menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” CESS  (Journal  Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  Vol.  5,  No.  2,  p.  293,  2020,  doi: 10.24114/cess.v5i2.18186.
[6] E.  Indrayuni, “Komparasi  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Support  Vector  Machine  Untuk Analisa  Sentimen  Review  Film,”  J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  Vol.  14,  No.  2,  p.  175,  2018, doi: 10.33480/pilar.v14i2.918.
[7] I. Loelianto, M. S. S. Thayf, and H. Angriani, “Implementasi Teori Naive Bayes Dalam Klasifikasi  Calon  Mahasiswa  Baru  STMIK  Kharisma  Makassar,” SINTECH  (Science Inf. Technol. J. , Vol. 3, No. 2, pp. 110–117, 2020, doi:
10.31598/sintechjournal.v3i2.651.
[8] N. Paputungan, Y. Langi, and J. Prang, “Analisis Regresi Logistik Ordinal pada Tingkat Kepuasaan  Pengguna  Jasa  Terhadap  Pelayanan  di  Bandara  Internasional  Sam Ratulangi  Manado,” d’CARTESIAN ,  Vol.  5,  No.  2,  p.  72,  2016,  doi: 10.35799/dc.5.2.2016.14016.
[9] A.  Perbandingan et  al. ,  “581-File  Utama  Naskah-2793-1-10-20221226,”  Vol.  8,  No.  2, pp. 121–126, 2022.
[10] A.  S.  Putra, “Analisa  dan  Perancangan  Sistem  Tata  Kelola  Parkir  Cerdas  di  Kota Pintar Jakarta,” J. IKRA-ITH Inform. , Vol. 4, No. 3, pp. 13–21, 2020.
184 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 174-184 E-ISSN 2503-2933
Atmaja , et., al [ Analisis Aplikasi di Playstore Berdasarkan Rating dan Type Menggunakan Naive Bayes dan Logistik Regresi]
[11] J.  P.  J.  F.  A.Vincent, “Komparasi  Tingkat  Akurasi  Random  Forest  dan  Knn  Untuk Mendiagnosis  Penyakit  Kanker  Payudara,”  Univ.  Pelita  Harapan  PSDKU  Medan  Jur. Sist. Inf. , Vol. 7, No. 1, pp. 49–61, 2022.
[12] A. H. Yusufi, A. Kharisma, A. D. Adinata, D. F. Ramzy, and M. M. Santoni, “Prediksi Resiko  Kematian  pada  Penderita  Penyakit  Kadiovaskular  Menggunakan  Metode Ensemble Learning,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. , Vol. 3, No. 2, pp. 531– 541, 2022.
[13] R.  Adyatma  Subagja,  Y.  Widiastiwi,  and  N.  Chamidah, “Klasifikasi  Ulasan  Aplikasi Jenius pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Inform.  J. Ilmu Komput. , Vol. 17, No. 3, p. 197, 2021, doi: 10.52958/iftk.v17i3.3652.
[14] O.  Arifin  and  T.  B.  Sasongko, “Analisa  Perbandingan  Tingkat  Performansi  Metode Support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes  Classifier,”  Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Multimed. 2018 , Vol. 6, No. 1, pp. 67–72, 2018.
[15] F.  Mandaku, “Pemodelan  Terhadap  Kelulusan  Siswa  Masuk  Kelas  Akselerasi Menggunakan  Analisis  Regresi  Logistik  dan  Multivariate  Adaptive  Regresi  Spline  ( Mars),” Vol. 04, No. 2, 2014.