## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 5 No. 2 (2020) 55 - 60

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science) e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619
Klasifikasi Kinerja Programmer pada Aktivitas Media Sosial dengan Metode Stochastic Gradient Descent
Rusydi Umar 1 , Imam Riadi 2 , Purwono 3 1,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi Terapan, Universitas Ahmad Dahlan
1 rusydi@mti.uad.ac.id, 2 imam.riadi@is.uad.ac.id, 3 purwono1907048015@webmail.uad.ac.id

## Abstract
The  failure of  technology-based  startups in  Indonesia is  caused by  the lack of  solid team  performance  and  the  number of errors in the programmer recruitment process. The rapid progress in the culture of social media can be utilized as a method to  get  the  best  programmer  candidates  in  startup.  The  recruitment  method  used  can  be  in  the  form  of  a  process  of classification  of  candidate  media  programmer  social  content.  The  classification  is  expected  to  find  the  pattern  of performance  of  the  candidate  programmers,  with  good  or  bad  results.  One  classification  method  that  can  be  used  is  the Stochastic  Gardient  Descent  (SGD).  The  classification results show  an accuracy  value of  80%, a  precission  value  of 81% and a recall value of 80%.
Keywords: classification; stochastic gradient descent; performance; programmer; startup.

## Abstrak
Kegagalan  perusahaan  pemula  berbasis  teknologi  ( startup )  di  Indonesia  diakibatkan  oleh  kurang  solidnya  kinerja  tim  serta banyaknya  kesalahan  dalam  proses  rekrutmen programmer .  Kemajuan  pesat  dalam  budaya  bermedia  sosial  dapat dimanfaatkan sebagai salah satu metode untuk memperoleh kandidat programmer terbaik dalam startup . Metode perekrutan yang  digunakan  dapat  berupa  melakukan  proses  klasifikasi  konten  media  sosial  kandidat programmer .  Klasifikasi  tersebut diharapkan  dapat  menemukan  pola  kinerja  kandidat programmer ,  dengan  hasil  baik  atau  buruk.  Metode  klasifikasi  yang dapat  digunakan  salah  satunya  adalah Stochastic  Gardient  Descent (SGD).  Hasil  klasifikasi  menunjukkan  nilai  akurasi sebesar 80%, nilai precission 81% dan nilai recall 80%.
Kata kunci: klasifikasi; stochastic gradient descent ; kinerja; programmer ; startup .
© 2020 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Kemajuan  perkembangan  ekonomi  di  Indonesia  di bidang digital terus berkembang pesat. Berbagai startup baru  terus  bermunculan  dengan  inovasi  yang  mampu menyisir  masyarakat  secara  global.  Kesuksesan  besar yang  diraih  oleh startup berskala unicorn seperti  Go- jek, Tokopedia, Bukalapak, Traveloka ternyata memicu lahirnya startup-startup di Indonesia. Startup dijadikan role model  bisnis  yang  digunakan  untuk  memperoleh profit  tinggi  oleh  para  pelaku  bisnis  [1].  Kegagalan
startup ternyata  menjadi  momok  mengerikan  bagi pelaku  industri  ini,  yang  berbanding  terbalik  dengan berita  kesuksesan startup-startup besar  yang  telah mendapatkan  pendanaan.  Tim  yang  bekerja  dengan tidak  solid  serta  anggotanya  yang  tidak  kompeten rupanya menjadi salah satu penyebabnya [2].
Bagian  penting  dalam  kelangsungan  hidup startup adalah memiliki programmer dengan kinerja yang baik dan profesional. Proses rekrutmen dan seleksi kandidat profesi  ini  haruslah  tepat  dan  benar.  Budaya  bermedia
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 55 – 60
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 55 – 60
sosial  yang  terus  meningkat  dapat  dijadikan  sebagai salah satu cara untuk mendapatkan kandidat profesional bagi  perusahaan  [3].  Konten  media  sosial  berupa informasi  pribadi  serta  aktivitas  umum  yang  dibuat, dapat  digunakan  untuk  melihat  aspek  keprofesionalan penggunanya [4].
Cara  yang  dapat  digunakan  untuk  melihat  aspek profesionalitas  dari  media  sosial  yaitu  dengan melakukan  klasifikasi  setiap  postingan  yang  telah dibuat.  Klasifikasi  ini  digunakan  sebagai  alat  prediksi masing-masing  kandidat programmer dengan  hasil kinerja  baik  atau  buruk.  Indikator  yang  dapat digunakan untuk mengukurnya yaitu attitude , komunitas,  promosi, portfolio , share knowledge & experiments , mentoring dan opini diskusi [5].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tu  [4]  dengan  judul “PRISM: Profession  identification  in  social  media ” menghasilkan  data  bahwa  kepribadian  seseorang  dari jejaring  sosial  dapat  diprediksi  dengan  akurasi mencapai  nilai  78,6%.  Penelitan  yang  dilakukan  oleh Hoang [6] dengan judul “ A stochastic gradient descent logistic  regression  software  program  for  civil engineering  data  classification  developed  in  .NET framework ”  menghasilkan  akurasi  klasifikasi  SGD hingga  84%.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Oktanisa [7]  dengan  judul  “ Perbandingan  Teknik  Klasifikasi Dalam  Data  Mining  Untuk  Bank  Direct  Marketing ” menghasilkan akurasi klasifikasi SGD hingga 97,2%.
Algoritma Stochastic  Gradient  Descent (SGD)  akan digunakan  sebagai  metode  pemodelan  klasifikasi kinerja programmer pada aktivitas media sosial.

## 2. Metode Penelitian
Tahapan-tahapan  yang  digunakan  untuk  mencapai tujuan penelitian meliputi beberapa langkah antara lain, (1)  Pengumpulan  data,  (2)  Pemrosesan  teks,  (3)  TF- IDF, (4) Seleksi Fitur, (5) Pembuatan model klasifikasi, (6) Pengujian dan validasi hasil dan (7) Kesimpulan.
2.1. Pengumpulan data
Metode survey , observasi ,  studi  pustaka  dan  studi literatur  sejenis  digunakan  untuk  menghasilkan informasi berharga dalam penelitian ini.
2.2. Pemrosesan Teks
Data yang dihasilkan masih perlu dilakukan penyempurnaan  agar  memiliki  nilai  yang  berarti. Penyempurnaan dilakukan dengan cara pemilahan data dan  pembersihan  data.  Pemrosesan  teks  ( Text Processing )  dilakukan  sebagai  upaya  normalisasi  data teks, pembersihan dari simbol-simbol, tanda baca, serta karakter-karakter  yang  tidak  digunakan  sehingga menghasilkan  nilai  informasi  yang  berharga  [8]. Tahapan  utama  dalam  pemrosesan  teks  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahap Pemrosesan Teks
Data  mentah  yang  dihasilkan  kemudian  dilakukan transform  cases yaitu  merubah  deretan  teks  ke  dalam bentuk kecil ( lower case ) atau kapital ( capitalize case ) [9].  Karakter,  tanda  baca  serta  simbol  yang  dianggap tidak  berarti  kemudian  dihilangkan  menggunakan tokenize melalui  proses  penyaringan  ( filter )  dari panjang  teks  yang  ada.  Filter  tokenisasi  juga  dapat menyaring  kata-kata  yang  dianggap  alay  atau  tidak sesuai dengan standar bahasa Indonesia [10]. Kata-kata umum  yang  sering  muncul  serta  tidak  berpengaruh dalam arti kalimat secara keseluruhan harus dihilangkan  menggunakan  proses stop  words .  Dalam bahasa  Indonesia  kata-kata  umum  itu  seperti  “yang”, “di”,  “ke”,  “nya”  [11].  Hasil  dari  proses stop words harus disempurnakan kembali dengan proses stemming dengan  metode  pendekatan  model dictionary  base stemming yang  dapat  memberikan  solusi  untuk  men- stemm kata  berimbuhan  dalam  bahasa  Indonesia, karena menggunakan  struktur morfologi ketika mengekstrak kata berimbuhan menjadi kata dasar  [12], sehingga dapat diolah ke tahap selanjutnya.
2.3. TF-IDF
TF-IDF digunakan dengan cara memberikan nilai bobot pada  setiap  kata  yang  paling  umum  digunakan  agar dapat  diketahui  seberapa  kuat  hubungan  kata  ( term ) dengan  dokumennya  [13]  .  Metode Term  Frequency- Inverse Document Frequency (TF-IDF) dilakukan agar perhitungan  bobot  setiap  kata  dapat  dilakukan  dengan efisien,  mudah  dan  akurat  [14].  TF-IDF  ialah  sebuah
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 55 – 60
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 55 – 60
ukuran  statistik  pada  proses  evaluasi  seberapa  penting sebuah kata dalam suatu dokumen [15].
Metode  TF-IDF  dapat  dihitung  dengan  menggunakan rumus pembobotan pada rumus (1) [14] yaitu:
(1)
Keterangan:
Wdt = bobot dokumen ke-d terhadap kata ke-t tfdt = banyaknya kata yang dicari Idft = Inverse Document Frequency N = total dokumen
df = jumlah N mengandung kata yang dicari
2.4. Seleksi Fitur
Hasil  pembobotan  dari  metode  TF-IDF  dilakukan proses  seleksi,  dipilih  dan  digabungkan  sehingga terbentuk ringkasan inti dari dokumen tersebut [16].
2.5. Stochastic Gradient Descent
Stochastic Gradient Descent ialah pendekatan sederhana  dan  efisien  dalam  melakukan  klasifikasi linier  dengan  pembelajaran  diskriminatif  [5].  Proses klasifikasi  menggunakan  SGD  dapat  dilihat  pada Gambar 2 [17]
Gambar 2. SGD Classification
Metode  SGD  merupakan  algoritma  optimasi  iteratif untuk  mencari  titik  fungsi  minimum  yang  dapat diturunkan. Algoritmanya dimulai dengan cara melakukan  penebakan  di  awal  proses.  Kesalahan penebakan-penebakan  kemudian  diperbaiki  seiring adanya  perulangan  tebakan  yang  menggunakan  aturan gradient (turunan) dari fungsi yang hendak diminimalkan.  Penurunan  fungsi  minimum  digunakan secara khusus dengan rumus (2) [18].
(2)
Keterangan:
= Model parameter prediksi
= Parameter model pada iterasi sebelumnya = Tingkat pembelajaran
= loss cost function
SGD  memiliki  sifat  yang  lebih  label  dan  lebih  cepat ketika  dilakukan  pelatihan  klasifikasi  serta  tidak
terbatas  pada  waktu  dalam  pelaksanaanya  berdasarkan ukuran dataset latih. Metode SGD memiliki kemampuan belajar yang lebih cepat. Fungsi hinge loss yang  digunakan  sebagai  pelatihan classifier dapat dijelaskan dengan rumus (3) [18].
( ) ( ) (3)
Keterangan:
= Model parameter untuk prediksi
= Contoh input
= Target kelas
Persamaan  (3)  merupakan  fungsi  metrik  klasifikasi sebagai  alat  ukur  kemampuan  model  linier  yang  telah diprediksi  menggunakan  metode  SGD  pada  setiap perulangan fase pembelajaran. Persamaan (3) kemudian dimodifikasi  parameter  ( )  sehingga  menghasilkan persamaan (4). Klasifikasi  menggunakan SGD, nilai sesuai  dengan  bobot  yang  telah  diatur  untuk  fitur hamburan  balik  pada  fungsi  keputusan,  dan  b  ialah intersepnya.  Bagian  menarik  dari  fungsi hinge  loss ialah proses penghukuman terhadap sampel  yang  salah dalam  klasifikasi,  namun  tetap  diberikan  kepercayaan yang rendah sebagai pembatas antar kelas.
Loss  function juga  bekerja  dengan  regularisasi  yang bertujuan untuk membantu model yang diprediksi serta menggeneralisasi  data  yang  tidak  memiliki  label. Regularisasi bertugas sebagai protokol untuk menghukum  model  kompleks  yang  lebih  dominan terjadi  overfitting,  yang  ditandai  dengan  nilai  yang lebih  besar  untuk  parameter .  Regularisasi  dapat dilihat pada rumus (4) dan (5). ∑ (4) ∑ (5)
Keterangan:
= Prediktor variabel = Model parameter untuk prediksi
2.6. Confusion Matrix
Data dalam klasifikasi dibagi menjadi data training dan data testing dengan skala perbandingan 75% dan  25%. Hasil klasifikasi  menghasilkan confusion  matrix dalam bentuk  tabel  yang  terdiri  dari  kelas  prediksi  dan  kelas aktual.  Model confusion  matrix 3x3  ditunjukkan  pada Tabel 1 [19].
Tabel  1.Model Confusion Matrix
Kelas Prediksi Keterangan Kelas A Kelas B Kelas C Kelas Aktual Kelas A AA AB AC Kelas B BA
BB BC Kelas C
CA CB
CC
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 55 – 60
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 55 – 60
Evaluasi model klasifikasi dapat dihitung nilai akurasi, presisi dan recall-nya [19].  Akurasi  klasifikasi  dapat dihitung dengan rumus (6) yaitu:
(6)
Keterangan:
Hasil  akurasi  klasifikasi  ( )  merupakan  jumlah  data yang  tepat  (AA+AB+CC)  dibagi  dengan  total  data (AA+AB+AC+BA+BB+BC+CA+CB+CC).
Presisi  merupakan  nilai  probabilitas  dari  sebuah  item yang terpilih adalah relevan. Rumus perhitungan presisi dapat dilihat pada rumus (7) yaitu:
(7)
Keterangan:
Ai = item kelas A Bi
= item kelas B Ci = item kelas C
Recall adalah  rasio  item  relevan  yang  dipilih berdasarkan  jumlah  item  yang  relevan.  Rumus perhitungan recall dapat dilihat pada rumus (8) yaitu:
(8)
Keterangan:
iA = item relevan kelas A iB = item relevan kelas B
iC = item relevan kelas C
2.7. Validasi Hasil
Metode cross  validation digunakan  sebagai  alat validasi  hasil  klasifikasi. Cross  validation merupakan metode  untuk  memprediksi  keakuratan  data  pengujian [20]. Model cross validation yang digunakan adalah K- fold cross validation yaitu  sebuah teknik proses  iterasi data training dan  testing  sebanyak  k  iterasi  dan pembagian 1/k dari  dataset,  dengan  catatan  bahwa 1/k tersebut  digunakan  sebagai  data  testing  [21].  Analogi sederhana untuk  menjelaskan  metode  ini adalah  ketika kita  memiliki  600  data  dengan  k=6,  maka  keseluruhan data akan terbagi menjadi 6 bagian dengan isi 100 data. Setiap  bagian  kelompok  data  akan  dipisahkan  dengan menentukan  persentase  data training dan testing . Pembagian persentase paling  umum  adalah  70% berbanding 30% [5].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Dataset
Dataset dihasilkan  melalui  tahap  pengumpulan  data yaitu  proses  observasi  dan  survey  dari  group facebook PHP Indonesia. Dataset yang terkumpul sebanyak 2178 data  posting facebook dan  disimpan  dengan  format (.csv)  menggunakan  Microsoft  Excel.  Format  dataset
ini  adalah  membagi ke dalam dua kolom  yaitu Posting dan  Kategori.  Kategori  merupakan  kelas  klasifikasi yang  digunakan  merujuk  pada  indikator  kinerja programmer  dari  aktivitas  media  sosial  [5]. Dataset posting programmer ini  dapat  diakses  secara public pada  alamat https://www.kaggle.com/purwonopurwon o/dataset-postingan-programmer-facebook .
3.2. Performa Stochastic Gradient Descent
Pembagian  data training dan testing dari  2178  posting facebook pada  model  klasifikasi  ini  adalah  70% berbanding 30%. Parameter SGD yang digunakan yaitu loss  function,  penalty,  random  state,  max_iter dan tol . Loss  function berfungsi  sebagai  penghitung  kesalahan model  optimasi  klasifikasi, penalty sebagai  ukuran kesalahan  prediksi random_state sebagai  pembangkit bilangan  acak  iterasi, max _ iter sebagai  pembatas  data training dan tol sebagai  penanda  kapan  kriteria  akan berhenti. Parameter  model  yang digunakan adalah loss = ‘hinge’, penalty = ‘l2’, alpha=1e-3, random_state=42,  max_iter=5 dan tol=none. Hasil klasifikasi  dengan  pemodelan  SGD  dapat  dilihat  pada Tabel 2.

## Tabel 2. Evaluasi Hasil Klasifikasi Model SGD
Indikator Precission Recall Accuracy Attitude 0,94 0,80 0.8 Komunitas 0,82 0,90 0.89716312 Promosi 0,73 0,77 0.76969697 Portfolio 0,84 0,84 0.84210526 Share Knowledge & Experiments 0,85 0,56 0.55737705 Mentoring 0,00 0,00 0.0 Opini & Diskusi 0,83 0,79 0.79032258
Grafik  hasil  evaluasi  menggunakan precission dan recall untuk  klasifikasi  dengan  pemodelan  SGD  dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Precission recall Curve SGD

## 3.3. Validasi Hasil
Validasi dilakukan dengan  melakukan  iterasi  sebanyak 10  kali  (k=10)  pengujian  model.  Hasil  iterasi  validasi model SGD dapat dilihat pada Tabel 3.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 55 – 60
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 55 – 60
Tabel 3. Akurasi Model Klasifikasi dengan CV=10 Iterasi ke-i Akurasi 1 0,822727273 2 0,801843318 3 0,801843318 4 0,75462963 5 0,809302326 6 0,837209302 7 0,823255814 8 0,752336449 9 0,808411215 10 0,803738318
Berdasarkan Tabel 3, nilai akurasi tertinggi dari model klasifikasi  SGD  sebesar  83,7%  pada  iterasi  pengujian ke-6  dan  nilai  akurasi  terendah  pada  iterasi  pengujian ke-8 yaitu 75,2%. Hasil akurasi tersebut rupanya belum bisa melampaui akurasi yang sudah diteliti oleh Hoang [6]  yaitu  sebesar  84%  dan  Oktanisa  [7]  yaitu  sebesar 97,2%.  Rata-rata  akurasi  yang  dihasilkan  dari  model klasifikasi  ini  adalah  80,1%.  Hasil  iterasi  pengujian akurasi  klasifikasi  dengan  k=10 cross  validation dapat dilihat  lebih  jelas  menggunakan grafik  line pada Gambar 4.

## Gambar 4. Iterasi Pengujian Model SGD

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  diperoleh  data  bahwa metode  SGD  dengan  pengujian  k=10 cross  validation dalam  melakukan  klasifikasi  kinerja programmer menghasilkan  nilai  akurasi  yang  cukup  baik  yaitu 80,1%.  Kontribusi  penelitian  ini  menghasilkan  model klasifikasi otomatis hasil posting dari media sosial yang dikhususkan  untuk  kandidat programmer mungkin dapat juga diterapkan pada profesi lain.
Penelitian  selanjutnya  adalah  melakukan  optimasi akurasi  agar  dapat  menghasilkan  data  prediksi  yang lebih  baik.  Peneliti  juga  berharap  dapat  melakukan klasifikasi  kinerja  tidak  terbatas  pada  konten  media sosial  berbentuk  teks  saja,  namun  mampu  melakukan klasifikasi juga pada konten berbentuk citra.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Arya,  R.  Ferdiana,  and  S.  Fauziyati, “Analisis  Faktor  Keberhasilan  Startup  Digital di  Yogyakarta,”  in Jurnal.Umk.Ac.Id ,  2017, vol. 4, no. 1, pp. 167–173.
[2] M. D. K. Perdani, Widyawan, and P. I. Santoso,
“Faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan  startup  di  yogyakarta,”  in Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi 2018 , 2018, vol. 2018, no. Sentika, pp. 23–24.
[3] T.  Koch,  C.  Gerber,  and  J.  J.  De  Klerk,  “The impact of social media on recruitment: Are you Linkedin?,” SA  J.  Hum.  Resour.  Manag. ,  vol. 16, pp. 1–14, 2018.
[4] C. Tu, Z. Liu, H. Luan, and M. Sun, “PRISM: Profession identification in social media,” ACM Trans. Intell. Syst. Technol. , vol. 8, no. 6, 2017.
[5] R. Umar, I. Riadi, and Purwono, “Perbandingan Metode  SVM,  RF  dan  SGD  untuk  Penentuan Model  Klasifikasi  Kinerja  Programmer  pada Aktivitas  Media  Sosial,” RESTI ,  vol.  4,  no.  2, pp. 329–335, 2020.
[6] N. D. Hoang and H. T. Nguyen, “A  stochastic gradient  descent  logistic  regression  software program for civil engineering data classification  developed  in  .NET  framework,” DTU J. Sci. Technol. , no. June, 2019.
[7] I. Oktanisa and A. A. Supianto, “Perbandingan Teknik  Klasifikasi  Dalam  Data  Mining  Untuk Bank Direct Marketing,” Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, pp. 567–576, 2018.
[8] A.  Handayanto,  K.  Latifa,  N.  D.  Saputro,  and R.  R.  Waliyansyah,  “Analisis  dan  Penerapan Algoritma  Support  Vector  Machine  (  SVM  ) dalam  Data  Mining  untuk  Menunjang  Strategi Promosi  (  Analysis  and  Application  of Algorithm Support Vector Machine ( SVM ) in Data Mining to Support Promotional Strategies ),” JUITA J. Inform. , vol. 7, no. November, pp. 71–79, 2019.
[9] A.  T.  J.  Harjanta,  “Preprocessing  Text  untuk Meminimalisir  Kata  yang  Tidak  Berarti  dalam Proses Text Mining,” Inform.  UPGRIS ,  vol.  1, pp. 1–9, 2015.
[10] A.  T.  Jaka,  “Preprocessing  Text  untuk Meminimalisir  Kata  yang  Tidak  Berarti  dalam Proses Text Mining,” Inform.  UPGRIS ,  vol.  1, pp. 1–9, 2015.
[11] A.  Alajmi  and  E.  mostafa  Saad,  “Toward  an ARABIC  Stop-Words  List  Generation  Toward an  ARABIC Stop-Words List Generation,”  no. January 2012, 2018.
[12] A.  F.  Zulfikar,  “Pengembangan  Algoritma
Stemming Bahasa Indonesia dengan
Pendekatan  Dictionary  Base  Stemming  untuk Menentukan  Kata  Dasar  dari  Kata  yang Berimbuhan,” J.  Inform.  Univ.  Pamulang ,  vol. 2, no. 3, p. 143, 2017.
[13] B.  Herwijayanti,  D.  E.  Ratnawati,  and  L. Muflikhah,  “Klasifikasi  Berita  Online  dengan menggunakan Pembobotan TF-IDF dan Cosine Similarity,” Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 306–312, 2018.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 55 – 60
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 55 – 60
[14] R.  Melita et  al. ,  “(Tf-Idf)  Dan  Cosine Similarity Pada Sistem Temu Kembali
Informasi  Untuk  Mengetahui  Syarah  Hadits Berbasis  Web  (  Studi  Kasus :  Syarah  Umdatil
Ahkam ),” vol. 11, no. 2, 2018.
[15] A.  A.  A.  Putra,  “Implementasi  Text Summarization  Menggunakan  Metode  Vector Space  Model  Pada  Artikel  Berita  Berbahasa Indonesia,”  Universitas  Komputer  Indonesia, 2018.
[16] N. K. Widyasanti, I. K. G. D. Putra, and N. K. D.  Rusjayanthi,  “Seleksi  Fitur  Bobot  Kata dengan  Metode  TF-IDF  untuk  Ringkasan Bahasa  Indonesia,” Merpati ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 119–126, 2018.
[17] P.  Nakkiran et  al. ,  “SGD  on  Neural  Networks Learns  Functions  of  Increasing  Complexity,” 2019, no. NeurIPS, pp. 1–11.
[18] A.  S.  Ritonga  and  E.  S.  Purwaningsih,
“Penerapan Metode Support Vector Machine ( SVM  )  Dalam  Klasifikasi  Kualitas  Pengelasan Smaw  (  Shield  Metal  Arc  Welding  ),” Ilm. Edutic , vol. 5, no. 1, pp. 17–25, 2018.
[19] D. Iskandar and Y. K. Suprapto, “Perbandingan Akurasi Klasifikasi Tingkat Kemiskinan Antara Algoritma  C  4.5  dan  Naive  Bayes,” J.  Ilm. NERO , vol. 2, no. 1, pp. 37–43, 2015.
[20] T.  H.  Apandi,  C.  A.  Sugianto,  and  C.  R. Service,  “Algoritma  Naive  Bayes  untuk Prediksi  Kepuasan  Pelayanan  Perekaman  e- KTP  (  Naive  Bayes  Algorithm  for  Satisfaction Prediction  of  e-ID,” JUITA  J.  Inform. ,  vol.  7, no. November, pp. 125–128, 2019.
[21] S. Asiyah and K. Fithriasari, “Klasifikasi Berita Online  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine  Dan  K-Nearest  Neighbor,” J.  Sains dan Seni ITS , vol. 5, no. 2, 2016.