## SATIN – Sains dan Teknologi Informasi
Fandhilah, Email: fandhilah.fnd@bsi.ac.id.

## Analisis Sentimen Aplikasi Quizizz pada Google Play Store Menggunakan Naïve Bayes
Fandhilah 1 , Angga Ardiansyah 2
1 Universitas Bina Sarana Informatika, fandhilah.fnd@bsi.ac.id, Jl. Sipelem No.22, Tegal, Indonesia
2 Universitas Bina Sarana Informatika, angga.axr@bsi.ac.id, Jl. Sipelem No.22, Tegal, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : November 2, 2023 : November 14, 2023 : Desember 21, 2023 Kegiatan  pembelajaran  dan  juga  membuat  kuis  interaktif dengan  siswa.  Quizizz  dapat  langsung  memberikan  data dan  statistik  tentang  kinerja  siswa.  Quizizzz  bisa didapatkan  melalui  Google  Play  Store.  Setiap  aplikasi yang  sudah  tersedia  pada  Google  Play  Store  pasti mempunyai  review  yang  dikirimkan  oleh  pengguna  lain berdasarkan  pengalaman  mereka  setelah  menggunakan aplikasi  tersebut.  Ulasan  ini  selanjutnya  dapat  dijadikan referensi bagi pengguna lain sebelum mengunduh aplikasi dan juga dapat dijadikan referensi oleh pengguna aplikasi untuk  menentukan  apakah  aplikasi  akan  tetap  digunakan atau  tidak.  Dan  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk menganalisis  ulasan  pengguna  terhadap  aplikasi  Quizizz di  Google  Play  Store,  menggunakan  cara  analisis sentimen.  Analisis  ulasan  pengguna  ini  menggunakan metode  Naïve  Bayes  yang  menghasilkan  akurasi  sebesar 79.01%  +/-  5.44%  (micro  average:  79.00%).  Selain  itu, nilai AUC pada ROC curve sebesar 0,785 +/- 0.069.
Kata Kunci :

## Analisis Sentimen
Naïve Bayes Quizizz

## Abstract
Learning  activities  and  also  creating  interactive  quizzes  with  students.  Quizizz  can  immediately provide  data  and  statistics  about  student  performance.  Quizizzz  can  be  obtained  via  the  Google Play  Store.  Every  application  that  is  available  on  the  Google  Play  Store  must  have  reviews submitted  by  other  users  based  on  their  experiences  after  using  the  application.  This  review  can then be used as a reference for other users before downloading the application and can also be used as a reference by application users to determine whether the application will continue to be used or not.  And  the  aim  of  this  research  is  to  analyze  user  reviews  of  the  Quizizz  application  on  the Google  Play  Store,  using  sentiment  analysis.  This  user  review  analysis  uses  the  Naïve  Bayes method  which  produces  an accuracy  of  79.01%  +/-  5.44% (micro  average:  79.00%). Apart  from that, the AUC value on the ROC curve is 0.785 +/- 0.069.

## 1. Pendahuluan
Pada  masa  pandemi  Covid-19  di Indonesia, pada bidang pendidikan merupakan salah satu yang harus beradaptasi dengan  sangat  cepat  dalam  pelaksanaannya untuk  menyesuaikan  dengan  situasi  yang tengah  terjadi.  Kegiatan  pembelajaran dilakukan  secara  daring  (online)  untuk membantu  mengurangi  penyebaran  virus corona. Dalam hal ini, pemanfaatan teknologi sangat dibutuhkan untuk menunjang berlangsungnya kegiatan pembelajaran, salah satunya  dengan  memanfaatkan  aplikasi Quizizz.  Quizizz  adalah  aplikasi  yang  dapat digunakan  sebagai  evaluasi  pembelajaran secara  yang  dilakukan  secara  daring. (Wahyudi et al., 2020)
Menurut  survei  yang  dilakukan  Asosiasi Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia (APJII)  pada  tahun  2022,  kegiatan  bekerja atau  bersekolah  dari  rumah  menjadi  alasan kedua  terbanyak  pengguna  internet  di Indonesia  dan  pada  posisi  pertama  yaitu penggunaan untuk media sosial. Hasil survei APJII  tersebut  menunjukkan  bahwa  bekerja dan  bersekolah  dari  rumah  telah  menjadi aktivitas  yang  umum  dilakukan  oleh masyarakat  Indonesia  melalui  pemanfaatan internet. (Rahayu & Ismawati, 2022)
Pendidikan  adalah  bidang  yang  sekarang ini cukup dipengaruhi oleh adanya kemajuan teknologi. Di era saat ini, kemajuan teknologi yang  sangat  pesat  telah  menjadi  elemen penting  yang  tidak  terpisahkan  dari  dunia pendidikan. (Fitri, 2020)
Kemajuan  teknologi  informasi  dan komunikasi  juga  berpengaruh  pada  dunia pendidikan.  Hal  ini  terlihat  dari  banyaknya sistem  dan  aplikasi  baru  dari  berbagai platform  yang  muncul  untuk  membantu kegiatan pembelajaran. Oleh karena itu, para akademisi  dituntut  untuk  siap  mengadopsi teknologi informasi dalam menjalankan salah satu  tugas  tridarma  perguruan  tinggi, khususnya  di  bidang  pengajaran.  Para akademisi  harus  mampu  memanfaatkan
kemajuan  teknologi  informasi  agar  kegiatan pembelajaran  dapat  berjalan  lebih  efektif. (Rahayu & Ismawati, 2022)
Quizizz  adalah  sebuah  perangkat  lunak yang  berisi  materi  pembelajaran  yang disajikan  secara  terpadu  untuk  melatih kreativitas  dan  meningkatkan  kecerdasan para  siswa.  Quizizz  menyajikan  materi pendidikan  dalam  format  yang  menarik sehingga  dapat  melatih  kreativitas  siswa. Penggunaan  Quizizz  juga  bertujuan  untuk meningkatkan  kecerdasan  dan  pemahaman siswa terhadap materi pelajaran. (Ardianto et al., 2022)
Quizizz  merupakan  aplikasi  pendidikan yang  menggunakan  konsep  permainan (game),  yang  membawa  aktivitas  pemain jamak  (multi  player)  ke  dalam  ruang  kelas. Penggunaan  Quizizz  di  kelas  dapat menciptakan  suasana  belajar  yang  interaktif dan  menyenangkan.  Quizizz  menghadirkan konsep permainan di kelas sehingga kegiatan pembelajaran  menjadi  lebih  menarik  dan interaktif  antar  siswa,  tidak  hanya  sekedar latihan biasa. (Rahman et al., 2020)
Quizizz merupakan platform
pembelajaran  yang  dapat  dimanfaatkan  guru untuk melaksanakan kegiatan belajar mengajar.  Quizizz  menyediakan  fitur  untuk membuat  kuis  interaktif  dengan  para  siswa. Quizizz juga mampu menampilkan data serta statistik  dari  hasil  belajar  yang  dilakukan oleh  siswa  secara  langsung.  Quizizz  tidak hanya  bisa  digunakan  untuk  kuis  di  dalam kelas,  tetapi  juga  bisa  dibuat  untuk  tugas rumah, sehingga siswa dapat mengerjakannya kapan saja dan di mana saja selama  masih  dalam  batas  waktu  yang ditentukan.
Untuk  dapat  menggunakan  aplikasi Quizizz, pengguna dapat mengunduh melalui Google  Play  Store.  Sampai  bulan  Agustus 2023,  aplikasi  Quizizz  telah  diunduh  oleh pengguna  android  sebanyak  10  juta  kali  di Google Play Store.
Pemberian rating pada aplikasi di Google Play  Store  disertai  dengan  ulasan  yang
diberikan  oleh  pengguna  mengenai  aplikasi tersebut.  Ulasan  tersebut  berisi  opini pengguna tentang aplikasi dan menjadi bahan pertimbangan  bagi  calon  pengguna  sebelum memutuskan  untuk  menggunakan  suatu aplikasi.  Ulasan  pengguna  di  Google  Play Store  menjadi  rujukan  calon  pengguna  baru untuk  menilai  kualitas  sebuah  aplikasi sebelum  mengunduhnya.(Diki  Hendriyanto et al., 2022)
Ulasan  yang  diberikan  pengguna  di Google  Play  Store  bisa  dikatakan  cukup banyak  serta  tidak  terstruktur,  maka  dari  itu diperlukan  cara  atau  Teknik  untuk  dapat mengetahui  bagaimana  pengguna  dalam memberikan  ulasan  terkait  aplikasi  yang digunakan.  (Fransiska  &  Irham  Gufroni, 2020)
Maka  dari  itu,  dibutuhkan  analisis sentimen  dari  hasil  ulasan  yang  telah diberikan oleh pengguna. Pada penelitian ini akan  dilakukan  analisis  terhadap  beberapa ulasan  tentang  aplikasi  Quizizz  di  Google Play  Store.  Tujuannya  adalah  untuk mengetahui  permasalahan  yang  dihadapi pengguna berdasarkan ulasan mereka. Selain itu  juga  akan  diukur  tingkat  akurasi  hasil analisis  sentimen  yang  dihasilkan  oleh algoritma Naive Bayes.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Metode Naïve Bayes
Naive  Bayes  merupakan  algoritma klasifikasi  yang  berbasis  probabilitas  dalam statistik yang ditemukan oleh Thomas Bayes. Algoritma  ini  memprediksi  kemungkinan nantinya  di  masa  depan  berdasarkan kemungkinan  di  masa  lampau  menggunakan teorema  Bayes.  Kemudian  metode  ini dikombinasikan  dengan  asumsi  "naive"  di mana  kondisi  antar  atribut  dianggap  saling lepas  dan  tidak  berhubungan  antara  satu dengan  yang  alinnya.    (Surohman  et  al.,
2020)
Naive  Bayes  Classifier  merupakan algoritma pembelajaran mesin yang
menerapkan  Teorema  Bayes.  Tujuannya adalah  untuk  memperkirakan  probabilitas berdasarkan kategori yang terdapat pada data latih  (training).  Naive  Bayes  Classifier menggunakan  data  latih  untuk  mempelajari pola  dan  kemudian  memprediksi  kategori dari  data  baru  berdasarkan  pola  yang  telah dipelajari. (Putri et al., 2022).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menganalisis  review  dari  para  pengguna aplikasi  Quizizz  pada  Google  Play  Store dengan menggunakan metode Naïve Bayes.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Tahapan dalam penelitian sebagai berikut:
1. Pengumpulan Dataset
Pada  Langkah  ini,  pengambilan sampel  data  review  pengguna aplikasi  Quizizz  diperoleh  dari Googleplyastore.  Pengumpulan  data yang dilakukan yaitu teknik scraping dalam  mengumpulkan  data  dalam jumlah  yang  banyak.  (Indarwati  & Februariyanti,  2023).  Data  yang dikumpulkan  berupa  teks  yang diambil sebanyak 500 data.
2. Preprocessing Pada  tahap  preprocessing,  data  yang telah dikumpulkan akan diolah untuk menemukan  data  yang  dibutuhkan dan  membuang  data  yang  tidak berguna  untuk  analisis.  Dilakukan cleaning  data  dengan  tokenizing, yaitu  memisahkan  teks  pada  data menjadi  token  atau  kata-kata.  Selain
itu  juga  dilakukan  label  encoding untuk  mengonversi  data  tekstual menjadi  data  numerik  yang  dapat diolah lebih lanjut. Tahap preprocessing  ini  penting  untuk membersihkan  dan  mengolah  data agar  siap  digunakan  pada  tahap analisis  selanjutnya.  (Akbar  et  al., 2022).
3. Evaluasi Model Tahap  evaluasi  model  yaitu  tahap dimana  kumpulan  data  review dikelompokkan menjadi  2  data  yaitu training dataset dan testing dataset.
4. Analisis Sentimen
Analisis sentimen merupakan Metode yang dipakai untuk menentukan bagaimana suatu pendapat atau pandangan dinyatakan melalui teks, serta cara mengklasifikasikan pandangan
tersebut sebagai sentimen positif atau negatif.  Analisis  sentimen  bertujuan untuk  menentukan  sikap  positif  atau negatif  dari  suatu  teks  opini  dengan melihat  kata-kata  dan  frase  yang digunakan  di  dalamnya.  (Akbar  et al., 2022).
Analisis  sentiment  dapat  dilakukan menggunakan  metode  klasifikasi. Metode  pada  penelitian  ini  akan menggunakan metode Naïve Bayes.
5. Evaluation Data Testing Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi terhadap  data  testing  dengan  rasio prediksi  true  positif  dibandingkan dengan  hasil  prediksi  positif  secara keseluruhan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil Preprocecing
Peneliti  menggunakan  metode  Naïve Bayes  untuk  menganalisa  sentiment  revies
penggunaan aplikasi Quizizz dengan mengukur  akurasi  dari  data  komentar  atau review  menggunakan  aplikasi  RapidMiner Studio 10.1.
Pada  pengolahan  data  komentar  atau review  dari  pengguna  aplikasi  Quizizz  pada google  play  store  yang  sudah  di  filter  dan didapatkan  2000  data  yang  terdiri  dari  1000 data  review  postif  dan  1000  data  review negative.  Dari  data  ulasan  postifi  dan  data ulasan  negative  yang  sudah  di  pisahkan dengan  jumlah  yang  sama,  yang  kemduan dari  setiap  review  atau  ulasan  di  simpan dalam  aplikasi  Micorsoft  Excel  dengan ekstensi.xls  agar  mudah  dalam  proses pengolahan datanya.
Kemudian  dari  data  tersebut  yang  sudah di  simpan  dengan  aplikasi  Microsoft  Excel akan  diproses  menggunakan  aplikasi  bantu RapidMiner  Studio  10.1  Dalam  text processing,  teknik  yang  digunakan  adalah tokenisasi,  transformasi  huruf  besar-kecil, dan stopwords removal menggunakan kamus. Pengujian  dilakukan  dengan  memilih  fitur Naive  Bayes  untuk  mendapatkan  nilai akurasi.  Dari  nilai  akurasi  dan  confusion matrix,  didapatkan  proporsi  jumlah  nilai prediksi.  Selain  itu  dibuat  grafik  ROC (Receiver  Operating  Characteristic)  dengan nilai AUC (Area Under Curve) untuk melihat performa  model.  Teknik  text  processing  dan pengujian  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan model analisis sentimen yang optimal.
Data  review  pengguna  aplikasi  QUIZIZZ diambil dari https://play.google.com/store/apps/details?id =com.quizizz_mobile&hl=en_US&pli=1
kemudian dilakukan pemrosesan teks menggunakan  tokenize,  transform  case, stopwords (direktori). Pada tahap seleksi fitur dilakukan dengan menggunakan Classification  Algoritm  dengan  naïve  bayes. Hasil  pada  model  accuracy  didapatkan  nilai akurasi  pada  konsep  data  mining  dan  ROC Curve atau hasil grafik pada penelitian.
Tabel 1. Text Processing Text Review Tokenize  Transform Cases Stopwords (Dictionar) Jelek! Sinyal nya  error
terus!
Jadi  ga bisa  UH dengan
baik!
Gara gara kesalaha n apk ini, nilai  UH saya  jadi jelek! Mohon segera  di perbaiki! !!!! Jelek Sinyal nya  error terus Jadi ga  bisa UH dengan baik Gara gara kesalaha n apk ini, nilai  UH saya  jadi jelek Mohon segera  di perbaiki jelek sinyal nya  error terus  jadi ga  bisa  uh dengan baik  gara gara kesalahan apk ini, nilai uh saya  jadi jelek mohon segera  di perbaiki jelek sinyal nya  error terus  jadi ga  bisa  uh dengan baik  gara gara kesalahan apk ini, nilai uh saya  jadi mohon segera  di perbaiki
Pada  tabel  1  terlihat  Pada  text  review adalah  Sebagian  contoh  text  yang  diambil dari  review  pengguna  aplikasi  Quizizz  yang memiliki sifat negative, jika kita lihat setelah melalui  Text  Processing  menggunakan Tokenize,  Transform  Cases,  Stopwords (Dictionar) maka  text  berubah  menjadi  text yang bersifat positif. Setiap  Text Processing memiliki fungsi yang berbeda-beda, jika kita perhatikan  text  yang  melalui  Tokenize seluruh  tanda  baca  akan  dihilangan  seperti tanda  baca  menggunakan  titik-titik,  tanda seru dan lainnya,  kemudian jika text melalui Dalam transformasi huruf besar-kecil (Transform  Cases),  seluruh teks  ulasan  yang menggunakan  huruf  besar  diubah  menjadi huruf  kecil.  Selanjutnya,  kata-kata  yang termasuk dalam kamus stopwords (kata yang dianggap  tidak  penting)  secara  otomatis dihapus  dari  teks.  Stopwords  removal bertujuan  untuk  menghilangkan  kata-kata yang bersifat negatif atau mengandung unsur kebencian  dari  teks  ulasan.  Dengan  text
processing ini diharapkan didapat teks ulasan yang lebih bersih untuk dianalisis.
Gambar 2. Proses Text Processing
Pada pengujian ini menggunakan algortma  naïve  bayes  untuk  mendapatkan accuracy,  untuk  hasil  accuracy  setelah  data diolah dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 2. Accuracy Algoritma Naïve bayes true Positif true Negatif Class Precision pred. Positif 874 294 74.83% pred. Negatif 126 706 84.86% Class recall 87.40% 70.60%
Dari  tabel  2  yang  telah  disajikan,  dapat diketahui  bahwa  dari  data  ulasan  positif setelah dilakukan pengolahan maka dihasilkan  874  data  memberikan  hasil prediksi  postif  dan  126  data  diprediksikan Negatif,  sedangkan  dari  ulasan  negatif diklasifikasi  706  prediksi  negatif  dan  294 pediksi postif. Proses klasifikasi menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Dengan menunjukan  nilai  accuracy:  79.01%  +/- 5.44% (micro average: 79.00%).
Pada  Penelitian  ini  untuk  mendapatkan nilai  model  accuracy  seperti  confusion Matrix  dan  ROC  Curve    peneliti menggunakan RapidMiner
Studio
menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  yaitu dengan  menerapakan  Modelling  Validation Testing  sebagai berikut:

## Gambar 2. Modelling Validation Testing Naïve Bayes
Berdasarkan  pada  Gambar  3  diatas, merupakan  hasil  dari  penelitian  dengan Naïve Bayes dengan ROC Curve pada grafik ROC  yang  ditampilan  dengan  nilai  AUC: 0.942  +/-  0.012  (micro  average:  0.942) (positive class: Positif).

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  sentiment review pengguna aplikasi Quizizz
menggunakan  metode  Naive  Bayes,  dapat disimpulkan  bahwa  metode  tersebut  cukup akurat  dan  efektif  untuk  melakukan klasifikasi  sentiment  review.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak 2000  review  dengan  masing-masing  1000 review positif  dan  1000  review negatif  yang diambil  dari  Google  Play  Store.  Teknik preprocessing  text  menggunakan  tokenize, transform  case,  dan  stopwords  removal terbukti  dapat  membantu  meningkatkan akurasi  klasifikasi  sentiment.  Penerapan Naive  Bayes  classifier  menghasilkan  akurasi sebesar 79,01% dalam melakukan klasifikasi sentiment  positif  dan  negatif.  Nilai  recall sebesar 87,4% untuk kelas positif dan 70,6% untuk  kelas  negatif  juga  menunjukkan performa  klasifikasi  yang  baik.  Selain  itu, nilai AUC pada ROC curve sebesar 0,785 +/- 0.069  juga  mengindikasikan  bahwa  metode
Naive Bayes sangat baik dalam memprediksi kelas  positif.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan  bahwa  metode  Naive  Bayes terbukti  cukup  akurat  dan  efektif  untuk diterapkan  dalam  analisis  sentiment  review pengguna aplikasi Quizizz.
5. Referensi
A kbar, M. N., Hasanahlmar’iyah Rusydi, N.,
Hasrul,  M.,  &  Ramadhanti,  S.  (2022).
Sentiment  Analysis  Terhadap  Review
Aplikasi  Maxim  Di  Google  Play  Store Menggunakan Support Vector Machine (Svm). Journal Of Agents , 2 (2), 1.
Ardianto,  R.,  Prasetya,  M.  I.,  Army,  W.  L., Kusumarini,  E.,  &  Pratiwi,  E.  Y.  R. (2022).  Analisis  Penggunaan  Aplikasi Quizizz  Pada  Evaluasi  Pembelajaran
Dengan Metode Media System Dependency Dan Technology Acceptance  Model. Jurnal  Ilmiah
Informatika Komputer , 27 (2), 177 – 193. Https://Doi.Org/10.35760/Ik.2022.V27i 2.6797 Diki Hendriyanto, M., Ridha, A. A., & Enri,
U.  (2022).  Analisis  Sentimen  Ulasan
Aplikasi  Mola  Pada  Google  Play  Store Menggunakan Algoritma Support
Vector Machine Sentiment Analysis Of Mola  Application  Reviews  On  Google
Play  Store  Using  Support  Vector
Machine Algorithm. Journal Of
Information  Technology  And  Computer Science (Intecoms) , 5 (1), 1 – 7.
Fitri, E. (2020). Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi  Ruangguru  Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan  Support  Vector  Machine. Jurnal Transformatika , 18 (1), 71. Https://Doi.Org/10.26623/Transformati ka.V18i1.2317
Fransiska,  S.,  &  Irham  Gufroni,  A.  (2020). Sentiment  Analysis  Provider  By.U  On Google Play Store Reviews With Tf-Idf And  Support  Vector  Machine  (Svm) Method.
Scientific Journal Of Informatics , 7 (2), 2407 – 7658.
Http://Journal.Unnes.Ac.Id/Nju/Index.P hp/Sji
Indarwati, K. D., & Februariyanti, H. (2023). Analisis  Sentimen  Terhadap  Kualitas Pelayanan Aplikasi Gojek Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier. Jatisi (Jurnal Teknik Informatika  Dan  Sistem  Informasi) ,
10 (1).
Https://Doi.Org/10.35957/Jatisi.V10i1. 2643
Putri, D., Wibowo, W., & Classifier, A. N. B.
(2022). 928x Print) D190 . 11 (2).
Rahayu,  R.,  &  Ismawati,  R.  (2022).  Jurnal Pendidikan  Mipa. Jurnal  Pendidikan Mipa , 12 (September), 682 – 689.
Rahman,  R.,  Kondoy,  E.,  &  Hasrin,  A.
(2020).  Penggunaan  Aplikasi  Quizziz Sebagai  Media  Pemberian  Kuis  Dalam Meningkatkan Motivasi Belajar Mahasiswa. Jisip  (Jurnal  Ilmu  Sosial Dan Pendidikan) , 4 (3), 60 – 66. Https://Doi.Org/10.58258/Jisip.V4i3.11
61 Surohman, S., Aji, S., Rousyati, R., & Wati, F.  F.  (2020).  Analisa  Sentimen Terhadap  Review  Fintech  Dengan Metode Naive Bayes Classifier Dan K- Nearest  Neighbor. Evolusi :  Jurnal Sains  Dan  Manajemen , 8 (1),  93 – 105. Https://Doi.Org/10.31294/Evolusi.V8i1
.7535
Wahyudi,  W.,  Rufiana, I.  S., &  Nurhidayah, D.  A.  (2020).  Quizizz:  Alternatif Penilaian  Di  Masa  Pandemi  Covid-19. Jurnal  Ilmiah  Soulmath :  Jurnal Edukasi  Pendidikan  Matematika , 8 (2),
95 – 108. Https://Doi.Org/10.25139/Smj.V8i2.30 62.
Arsana, I. W., Zaman, A. Q., Anugraheni, M.
T.  I.  M.,  &  Salma,  J.  A.  (2022). Pelatihan Dan Pendampingan Penggunaan  Aplikasi  Quizizz  Sebagai Media Pembelajaran. Kanigara , 2 (2),
404-411.
Nabila,  A.  R.,  Putri,  D.  P.,  Erawati,  P.,  &
Marini,  A.  (2022).  Pemanfaatan  Game Edukasi  Online  Matematika  Dalam Meningkatkan  Kemampuan  Berhitung Siswa. Jurnal  Pendidikan  Dasar  Dan Sosial Humaniora , 2 (2), 355-362.
Hayati,  R.  S.,  Rahayu,  Y.,  &  Akbar,  M.  H.
(2023). Pemanfaatan Aplikasi Flubaroo Dalam Menganalisis Hasil Kerja Siswa (Studi  Kasus:  Smk  Tarbiyah  Islamiyah Hamparan  Perak). Coral  (Community Service Journal) , 2 (2), 220-227.
Mukodimah, S., Muslihudin, M., Suyono, S., &  Trisnawati,  T.  (2022).  The  Naïve Bayes  Method  As  A  Measurement Model Effectiveness Of Online
Learning. Jurnal  Tam  (Technology Acceptance Model) , 13 (2), 131-137.
Priambodo,  B.,  Ani,  N.,  Rahayu,  S.,
Priambodo, R., Handriani, I., Ratnasari, A.,  ...  &  Kurnianda,  N.  R.  (2023, November).  Sosialisasi  Pemanfaatan Bahan  Ajar  Berbasis  Multimedia. In Journal  Of  Social  Responsibility
Projects By Higher Education
Forum (Vol. 4, No. 2, Pp. 77-82).
Irfan,  I.,  Prastowo,  A.,  &  Romadhon,  K.
(2022).  Implementasi  Aplikasi  Kahoot Untuk Meningkatkan Pemahaman Siswa  Pada  Era  Pandemi  Covid-19  Di Sekolah  Dasar. Elementary:  Jurnal Iilmiah Pendidikan Dasar , 8 (2), 63-78. Christanto,  D.  A.  (2023).  Kata  Kunci: Pendidikan,  Pembel  Analisis  Sistem Pembelajaran  Menggunakan  Google
Classroom Untuk Meningkatkan Kompetensi  Siswa  Dengan  Metode  K- Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus:  Smk Mawar  Saron  Taman  Royal  Kota Tangerang): Analisis Sistem Pembelajaran  Menggunakan  Google Classroom Untuk Meningkatkan
Kompetensi  Siswa  Dengan  Metode  K- Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus:  Smk Mawar  Saron  Taman  Royal  Kota Tangerang). Jupik:  Jurnal  Penelitian Ilmu Komputer , 1 (3).
Saputra,  M.  (2022).  Pelatihan  Penggunaan
Google  Classroom  Untuk  Menunjang Keterampilan  Guru  Dalam  Mengelola
Pembelajaran Daring Di Masa Pandemi Covid-19. Jurnal Surya Masyarakat , 5 (1), 115-123.
Fitri,  A.  A. Pengaruh  Kartu  Jakarta  Pintar Plus  (Kjp  Plus)  Terhadap  Penunjang
Pembelajaran Daring Di Masa Pandemi  Covid-19  (Studi  Kasus  Pada Siswa Di Mts Nurul Huda
Kebagusan) (Bachelor's Thesis, Jakarta:
Fitk Uin Syarif Hidayatullah Jakarta).
Sihaloho, C., Ahmad, S. M., & Widianto, E. D.  (2021).  Aero  (Artificial  Intelligence Dalam Neuroeducation): Analisis Pengaruh Emosi Dan Psikologis Pelajar Dalam Proses E-Learning. Lomba Karya Tulis Ilmiah , 2 (1), 29-42.
Al-Rasyid,  A.  F.  (2023). Peningkatan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis  Dan  Self-Efficacy  Melalui Model  Discovery  Learning  Berbantuan Aplikasi Quizizz Pada Siswa Sma (Doctoral Dissertation, Fkip
Unpas).
Binti Asri, A. Aplikasi Kuiz Dan Permainan Dalam Talian Ke Arah Memperkasakan Pembelajaran  Secara  Maya. Juadah Minda Jke 2022 , 61.
Nurlatifah,  A.,  Usman,  A.,  &  Hidayati,  N.
(2024).  Penerapan  Quiziz  Sebagai
Media  Evaluasi  Pembelajaran  Dalam Meningkatkan  Hasil  Belajar  Kognitif Peserta  Didik  Pada  Mata  Pelajaran Biologi Di Sma Negeri 1 Bondowoso. Jurnal Biologi , 1 (4), 1-6. Muhtarom,  Y.,  Muhajir,  M.,  &  Muchsin,  I. (2023).  Students'  Perspective  On  The
Use Of Quizizz Android-Based Application  As  An  Assessment  Tool For Arabic Language Learning. Inggara:  Jurnal  Pendidikan
Bahasa Inggris Dan Bahasa Arab , 2 (3), 106-113. Setiawan, Z., Pustikayasa, I. M., Jayanegara, I. N., Setiawan, I. N. A. F., Putra, I. N. A. S., Yasa, I. W. A. P., ... & Gunawan,
I. G. D. (2023). Pendidikan Multimedia: Konsep Dan Aplikasi Pada Era  Revolusi  Industri  4.0  Menuju Society  5.0 .  Pt.  Sonpedia  Publishing Indonesia.
Al-Rasyid,  A.  F.  (2023). Peningkatan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis  Dan  Self-Efficacy  Melalui Model  Discovery  Learning  Berbantuan Aplikasi Quizizz Pada Siswa Sma (Doctoral Dissertation, Fkip Unpas). Sihaloho, C., Ahmad, S. M., & Widianto, E. D.  (2021).  Aero  (Artificial  Intelligence Dalam Neuroeducation): Analisis Pengaruh Emosi Dan Psikologis Pelajar Dalam Proses E-Learning. Lomba Karya Tulis Ilmiah , 2 (1), 29-42.
Binti Asri, A. Aplikasi Kuiz Dan Permainan Dalam Talian Ke Arah Memperkasakan Pembelajaran  Secara  Maya. Juadah Minda Jke 2022 , 61.
Setiawan, Z., Pustikayasa, I. M., Jayanegara,
I. N., Setiawan, I. N. A. F., Putra, I. N.
A. S., Yasa, I. W. A. P., ... & Gunawan,
I. G. D. (2023). Pendidikan Multimedia: Konsep Dan Aplikasi Pada Era  Revolusi  Industri  4.0  Menuju Society  5.0 .  Pt.  Sonpedia  Publishing Indonesia.