Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 21, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
Agustus 2024

## ANALISIS KEPUASAAN PENGGUNA APLIKASI DONORKU DENGAN PENDEKATAN METODE RANDOM FOREST DENGAN SMOTE
Muhammad Fauzan Ilham 1* , Kholifah Dwi Annurrahma 2 , Pandu Wirayuda 3 , Rudiman 4 1,2,3,4 Program Studi S1 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur email : 2111102441049@umkt.ac.id 1*
Abstrak: Kemajuan teknologi dalam beberapa dekade terakhir telah mengubah lanskap aplikasi mobile menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari. Aplikasi Donorku di Google Play Store menjadi sangat penting bagi masyarakat Indonesia dalam hal donasi darah. Kepuasan pengguna terhadap aplikasi ini menjadi krusial karena akan berdampak langsung pada jumlah dan ketersediaan  darah  yang  dapat  disalurkan  ke  pasien  yang  membutuhkan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat kepuasan pengguna terhadap Aplikasi Donorku dengan pendekatan analisis sentimen menggunakan Metode Random Forest dan  SMOTE  (Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique).  Data  ulasan  pengguna  diambil  dari  Google  Play  Store  dan diproses melalui tahapan prapemrosesan teks, pembobotan kata menggunakan TF-IDF, dan pengklasifikasian menggunakan algoritma Random Forest. Untuk mengatasi ketidakseimbangan data, teknik SMOTE digunakan dalam proses pelatihan model. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  teknik  SMOTE  efektif  dalam  mengatasi  ketidakseimbangan  data  dan  meningkatkan performa model. Model Random Forest yang telah dioptimalkan mencapai akurasi sebesar 91%, dengan performa yang baik dalam  mengklasifikasikan  ulasan  negatif,  netral,  dan  positif.  Visualisasi  menggunakan  Word  Cloud  membantu  dalam mengidentifikasi  kata-kata  yang  sering  muncul  dalam  ulasan,  memberikan  wawasan  tentang  aspek-aspek  yang  mendapat perhatian  khusus  dari  pengguna.  Penelitian  ini  menunjukkan  efektivitas  teknologi  analisis  sentimen  dalam  memahami preferensi pengguna dan memberikan masukan berharga bagi pengembang untuk meningkatkan layanan Donorku.
Kata Kunci : sentiment analysis, random forest, donorku, kepuasan pengguna, donor darah, google play store
Abstract: This study analyzes user satisfaction with the Donorku application on Google Play Store using sentiment analysis with  the  Random  Forest  algorithm.  In  the  digital  era,  mobile  applications  like  Donorku  a  re  crucial  for  facilitating  blood donation in Indonesia. User reviews on Google Play Store provide initial insights but are often not fully representative.Data was collected using scraping, followed by text preprocessing steps such as cleaning, tokenization, normalization, and stemming. The  processed  data  was  then  weighted  using  the  TF-IDF  method  and  split  into  training  and  testing  datasets.  The  SMOTE technique was used to handle class imbalance.The Random Forest model classified user sentiment, evaluated with accuracy, precision,  recall,  and  F1-Score.  The  results  indicate  the  model  can  effectively  identify  patterns  of  user  dissatisfaction. Understanding user perceptions helps developers improve Donorku’s services.This research demonstrates the effectiveness of sentiment analysis technology in understanding user preferences and enhancing blood donation applications.
Keywords : sentiment analysis, random forest, donorku, user satisfaction, blood donation, google play store

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  dalam  beberapa  dekade  terakhir  telah  mengubah  lanskap  aplikasi  mobile  menjadi bagian  integral  dari  kehidupan  sehari-hari.  Dalam  era  digital  yang  berkembang  pesat,  aplikasi  mobile  seperti Aplikasi  Donorku  di  Google  Play  Store  menjadi  sangat  penting  bagi  masyarakat  Indonesia.  Dalam  hal  donasi darah,  Aplikasi  Donorku  memainkan  peran  penting  dalam  menghubungkan  pendonor  dengan  penerima  serta memastikan  proses  donasi  berjalan  efisien  [13],[15].  Kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi  ini  menjadi  krusial karena akan berdampak langsung pada jumlah dan ketersediaan darah yang dapat disalurkan kepada pasien yang membutuhkan [6].
Salah  satu  dampak  positif  dari  kemajuan  teknologi  adalah  mempermudah  akses  masyarakat  dalam melakukan  donasi  darah  melalui  aplikasi  mobile  seperti  Aplikasi  Donorku  [6],[15].  Seiring  dengan  penetrasi internet yang semakin luas dan semakin canggihnya teknologi perangkat mobile, masyarakat dapat dengan mudah mengakses aplikasi tersebut di berbagai tempat dan kapan pun diperlukan. Penggunaan teknologi dalam proses donasi  darah  membantu  memfasilitasi  proses  donasi,  sehingga  ketersediaan  darah  yang  cukup  dan  aman  dapat terjaga dengan baik, memberikan manfaat langsung bagi masyarakat yang membutuhkan transfusi darah.
Meskipun ulasan pengguna di Google Play Store dapat memberikan gambaran tentang kepuasan mereka terhadap  Aplikasi  Donorku,  seringkali  ulasan  tersebut  tidak  cukup  representatif.  Tantangan  utama  adalah bagaimana menganalisis ulasan tersebut secara lebih mendalam untuk mengidentifikasi ketidakpuasan pengguna secara efektif [9]. Hal ini menjadi penting karena ketidakpuasan pengguna yang tidak terungkap dapat berdampak negatif pada keberlanjutan dan penerimaan aplikasi dalam masyarakat.
Salah satu solusi yang dapat digunakan adalah pendekatan analisis sentimen menggunakan Metode Random Forest  dengan  implementasi  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  [5].  Metode  ini  telah  terbukti  efisien dalam  melakukan  klasifikasi  pada  berbagai  masalah,  termasuk  dalam  mendeteksi  ketidakpuasan  pengguna
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 21, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
terhadap aplikasi mobile [8]. Dengan menggunakan pendekatan ini, pengembang dapat mengidentifikasi pola-pola yang mengarah pada ketidakpuasan pengguna dan meresponsnya dengan perbaikan atau peningkatan fitur yang sesuai.
Dalam  penelitian  ini,  penggunaan  teknik  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE)  akan diaplikasikan untuk mengatasi ketidakseimbangan data ulasan. Ketidakseimbangan data sering menjadi masalah dalam  analisis  sentimen  karena  jumlah  ulasan  positif  biasanya  lebih  banyak  dibandingkan  ulasan  negatif  atau netral. Dengan mengatasi ketidakseimbangan data, diharapkan performa model dapat ditingkatkan, sehingga lebih akurat dalam mendeteksi ketidakpuasan pengguna [14].
Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna terhadap Aplikasi Donorku di Google Play  Store  dengan  fokus  khusus  pada  pendekatan  menggunakan  Metode  Random  Forest  untuk  mendeteksi ketidakpuasan  pengguna  [1].  Dengan  penelitian  ini,  diharapkan  akan  diperoleh  pemahaman  yang  lebih  baik tentang  persepsi  pengguna  terhadap  aplikasi  Donorku,  serta  memberikan  masukan  yang  berharga  bagi pengembang dalam meningkatkan kualitas layanan yang disediakan.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Random  Forest  untuk  klasifikasi  sentimen  ulasan  pengguna aplikasi  Donorku  di  Google  Play  Store.  Proses  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap  utama,  mulai  dari pengumpulan  data,  prapemrosesan  data,  visualisasi  data,  pembobotan  kata,  pemisahan  data,  oversampling menggunakan SMOTE, klasifikasi, hingga implementasi dan pengujian [2]. Tahapan-tahapan tersebut dapat dilihat pada diagram alur penelitian di Gambar 1 [10].
Gambar 1. Flowchart Alur Penelitian

## Pengumpulan Data
Data  ulasan  pengguna  dikumpulkan  dari  Google  Play  Store  menggunakan  library  google-play-scraper. Library ini memungkinkan pengambilan data ulasan secara otomatis dari aplikasi Donorku di Google Play Store. Proses  pengumpulan  data  melibatkan  scraping,  yaitu  pengambilan  data  ulasan  dari  Google  Play  Store  yang mencakup teks ulasan, rating, tanggal, dan data relevan lainnya [7].

## Text Processing
Prapemrosesan teks dilakukan untuk membersihkan dan mempersiapkan data sebelum dilakukan analisis lebih lanjut [4]. Proses ini terdiri dari lima tahap. Pertama, dilakukan stopword removal, di mana kata-kata yang termasuk  dalam  kategori  stopword  dihilangkan  karena  dianggap  tidak  memberikan  informasi  signifikan. Selanjutnya adalah tokenizing, yaitu pemisahan teks menjadi kata-kata individu. Tahap ketiga adalah cleaning, yaitu membersihkan data dari noise seperti tanda baca, emoji, dan karakter khusus lainnya. Setelah itu, dilakukan normalization, yang mengubah semua teks menjadi bentuk yang konsisten, seperti mengubah semua huruf menjadi huruf  kecil  atau  memperbaiki  ejaan  yang  salah.  Terakhir,  dilakukan  stemming  untuk  menemukan  kata  dasar dengan menghilangkan imbuhan [11].
Setelah tahapan prapemrosesan selesai, setiap ulasan diberi label sentimen berdasarkan skor penilaian yang diberikan oleh pengguna. Misalnya, skor 1-2 dianggap sebagai negatif, 3 sebagai netral, dan 4-5 sebagai positif [3],[12].  Hasil  dari  proses  prapemrosesan  teks  kemudian  disimpan  untuk  analisis  lebih  lanjut  dan  untuk memastikan reproducibility.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 21, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Visualisasi Data
Visualisasi  data  dilakukan  untuk  mendapatkan  gambaran  umum  mengenai  distribusi  sentimen  dan frekuensi kata dalam ulasan. Teknik visualisasi yang digunakan meliputi Word Cloud dan Distribusi Sentimen. Word Cloud adalah visualisasi yang menunjukkan kata-kata yang paling sering muncul dalam ulasan; semakin besar  ukuran  kata,  semakin  sering  kata  tersebut  muncul.  Distribusi  Sentimen  adalah  grafik  yang  menunjukkan distribusi jumlah ulasan positif, negatif, dan netral [14].

## Pembobotan Kata
Data  yang  telah  melalui  prapemrosesan  kemudian  dibobotkan  menggunakan  metode  Term  Frequency  - Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF).  Langkah-langkah  dalam  pembobotan  kata  ini  adalah  menghitung seberapa  sering  sebuah  kata  muncul  dalam  dokumen  dibandingkan  dengan  total  kata  dalam  dokumen  (Term Frequency,  TF),  kemudian  menghitung  seberapa  jarang  sebuah  kata  muncul  dalam  semua  dokumen  (Inverse Document Frequency, IDF) dengan rumus [4]:
𝐼𝐷𝐹 = log( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑘𝑎𝑡𝑎 )
Selanjutnya, nilai TF dikalikan dengan IDF untuk mendapatkan nilai TF-IDF.

## Splitting Data
Data dibagi menjadi dua bagian: data pelatihan (training set) dan data pengujian (testing set). Data pelatihan digunakan untuk melatih model, sementara data pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Biasanya, data dibagi dengan proporsi 80-20 atau 70-30 [6].

## Oversampling Menggunakan SMOTE
Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE)  adalah  teknik  untuk  menangani ketidakseimbangan data dengan membuat sampel sintetis dari kelas minoritas. Teknik ini membantu meningkatkan jumlah sampel dalam kelas minoritas sehingga distribusi data menjadi lebih seimbang [14].

## Klasifikasi
Pada tahap klasifikasi ini, digunakan algoritma Random Forest untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna. Proses klasifikasi dengan Random Forest dilakukan melalui beberapa langkah. Pertama, dibuat sampel  data  acak  dari  dataset  yang  tersedia.  Sampel  data  tersebut  kemudian  digunakan  untuk  membangun serangkaian pohon keputusan (decision  trees). Langkah pertama dan kedua diulangi  sebanyak yang diperlukan untuk membangun jumlah pohon yang diinginkan. Setelah itu, dihitung suara atau "vote" untuk setiap target yang diprediksi oleh setiap pohon. Hasil klasifikasi akhir didapatkan dengan mengambil mayoritas suara dari seluruh pohon yang telah dibangun [1],[5].

## Implementasi dan Pengujian
Implementasi dilakukan menggunakan Bahasa Python. Setelah model klasifikasi Random Forest dibuat dan dilatih, tahap pengujian  dilakukan untuk  mengukur kinerja model. Pada tahap pengujian, metrik-metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-Score dihitung menggunakan rumus berikut[5]:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
𝐹1  −  𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2  ∗  𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 Keterangan:
a. TP (True Positive) adalah jumlah kasus positif yang diklasifikasikan dengan benar.
b. TN (True Negative) adalah jumlah kasus negatif yang diklasifikasikan dengan benar.
c. FP (False Positive) adalah jumlah kasus negatif yang diklasifikasikan sebagai positif.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 21, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
d. FN (False Negative) adalah jumlah kasus positif yang diklasifikasikan sebagai negatif.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kepuasan pengguna terhadap Aplikasi Donorku di Google Play Store  dengan  menggunakan  metode  Random  Forest  untuk  mendeteksi  ketidakpuasan  dari  769  ulasan.  Berikut adalah hasil analisis sentimen yang dilakukan:

## Distribusi Sentimen
Dari  data  yang  telah  dikumpulkan,  terlihat  bahwa  jumlah  ulasan  netral  dan  positif  jauh  lebih  banyak dibandingkan ulasan negatif. Secara spesifik, terdapat 80 komentar negatif, 369 komentar netral, dan 347 komentar positif. Ketidakseimbangan ini menyebabkan bias dalam analisis, yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Distribusi Sentimen Sebelum SMOTE
Untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  ini,  digunakan  teknik  SMOTE  (Synthetic  Minority  Over-sampling Technique).  Teknik  ini  menyeimbangkan  jumlah  ulasan  di  setiap  kategori  sentimen,  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Distribusi Sentimen Setelah SMOTE
Setelah penerapan SMOTE, distribusi data menjadi lebih seimbang dengan masing-masing kelas (positif, netral, dan negatif) memiliki 300 sampel. Penyeimbangan ini membantu model belajar lebih baik dari kelas yang sebelumnya minoritas (negatif). Namun, hasil evaluasi menunjukkan bahwa recall untuk kelas negatif masih perlu ditingkatkan. Meski demikian, SMOTE telah membantu meningkatkan keseimbangan data dan diharapkan dapat meningkatkan performa model dalam mendeteksi kelas minoritas.

## Hasil World Could
Word Cloud adalah alat visualisasi yang bermanfaat untuk mendapatkan wawasan tentang kata-kata yang paling sering muncul dalam setiap kategori sentimen. Dengan melihat Word Cloud, kita dapat memahami kata- kata yang paling sering diasosiasikan dengan setiap sentimen. Dalam kategori netral, kata-kata seperti "aplikasi", "donor", "darah", "PMI", dan "login" muncul paling sering, menunjukkan bahwa pengguna memberikan perhatian khusus pada fungsi dasar aplikasi dan proses log masuk.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 21, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024

## Gambar 4. Word Cloud dari Sentimen Netral
Di  sisi  lain,  dalam  kategori  positif,  kata-kata  seperti  "donor",  "bantu",  "bagus",  "masuk",  "good",  dan "sehat"  sering  muncul.  Ini  menunjukkan  bahwa  pengguna  mengapresiasi  kemudahan  penggunaan  dan  manfaat aplikasi dalam mendukung kegiatan donor darah.
Gambar 5. Word Cloud dari Sentiment Positif
Sebaliknya, dalam kategori negatif, kata-kata seperti "aplikasi", "tolong", "donor", "jelek", "update", dan "susah" sering muncul. Hal ini mengindikasikan adanya masalah yang dihadapi pengguna seperti kesulitan dalam penggunaan dan masalah teknis.
Gambar 6. Word Cloud dari Sentimen Negatif

## Hasil klasifikasi
Algoritma Random Forest digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna, dan hasilnya dievaluasi  menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-Score. Tabel  6 di  bawah ini menunjukkan hasil evaluasi klasifikasi dengan model Random Forest.
Tabel 6. Hasil Klasifikasi Random forest Tuned Kelas Precision Recall F1-Score Support Negatif 0.71 0.77 0.74 13 Netral Postif 0.89 1.00 0.96 0.88 0.92 0.94 81 66 Akurasi 0.91 160
Model Random Forest mencapai akurasi sebesar 91%. Precision dan recall untuk kelas negatif adalah 0.71 dan  0.77,  mengindikasikan  bahwa  model  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam  mengklasifikasikan  ulasan negatif. Untuk kelas netral, precision dan recall masing-masing adalah 0.89 dan 0.96, menunjukkan performa yang
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit Juni 21, 2024 | Revised July 05, 2024 | Accepted July 07, 2024
sangat  baik.  Sedangkan  untuk  kelas positif, precision  dan recall mencapai 1.00 dan 0.88, menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam mengklasifikasikan ulasan positif.

## KESIMPULAN
Penelitian ini menganalisis kepuasan pengguna terhadap Aplikasi Donorku di Google Play Store dengan menggunakan analisis sentimen dan algoritma Random Forest. Hasil menunjukkan bahwa teknik SMOTE efektif dalam  mengatasi  ketidakseimbangan  data  dan  meningkatkan  performa  model  dalam  mendeteksi  ketidakpuasan pengguna. Model Random Forest yang telah dioptimalkan mencapai akurasi sebesar 91%, dengan performa yang baik dalam mengklasifikasikan ulasan negatif, netral, dan positif. Word Cloud membantu mengidentifikasi kata- kata yang sering muncul dalam ulasan, memberikan wawasan tentang aspek-aspek yang menjadi perhatian khusus pengguna.  Penelitian  ini  menunjukkan  efektivitas  teknologi  analisis  sentimen  dalam  memahami  preferensi pengguna dan memberikan masukan berharga bagi pengembang untuk meningkatkan layanan Donorku.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Amri,  “Implementasi  Algoritma  Random  Forest  Untuk  Mendeteksi  Hate  Speech  Dan  Abusive  Language  Pada Twitter Bahasa Indonesia,” 2020.
[2] A. FATIHIN, “Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm) Dan Pendekatan Lexicon Based,” p. 103, 2022.
[3] A. Munawaroh, R. Ridhoi, and R. Rudiman, “Sentiment Analysis Dengan Naïve Bayes Berbasis Orange Terhadap Resiko  Pembangunan  Ikn,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  587–592,  2024,  doi: 10.36040/jati.v8i1.8454.
[4] A. tri Jaka, “Belajar Data Science: Text Mining Untuk Pemula,” J. Inform. UPGRIS , vol. 1, pp. 1–9, 2015, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/137435-ID-preprocessing-text-untuk-meminimalisir-k.pdf
[5] C. G. Indrayanto, D. E. Ratnawati, and B. Rahayudi, “Analisis Sentimen Data Ulasan Pengguna Aplikasi MyPertamina di  Indonesia  pada  Google  Play  Store  menggunakan  Metode  Random  Forest,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 1131–1139, 2023, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6] F.  A.  Larasati,  D.  E.  Ratnawati,  and  B.  T.  Hanggara,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Dana  dengan  Metode Random Forest,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 6, no. 9, pp. 4305–4313, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id [7] H. Aldabbas, A. Bajahzar, M. Alruily, A. A. Qureshi, R. M. Amir Latif, and M. Farhan, “Google Play Content Scraping and Knowledge Engineering using Natural Language Processing Techniques with the Analysis of User Reviews,” J. Intell. Syst. , vol. 30, no. 1, pp. 192–208, 2020, doi: 10.1515/jisys-2019-0197.
[8] H.  Aldabbas et  al. , “Mobile applications for encouraging blood donation: A systematic review and case study,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 11–19, 2020, doi: 10.1177/20552076231203603.
[9] M. U. Albab, Y. Karuniawati P, and M. N. Fawaiq, “Optimization of the Stemming Technique on Text preprocessing President  3  Periods  Topic,” J.  Transform. ,  vol.  20,  no.  2,  pp.  1–10,  2023,  [Online].  Available: https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/■page1
[10] M. R. U. Pulungan, D. E. Ratnawati, and B. Rahayudi, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PeduliLindungi dengan Metode Random Forest,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komun. , vol. 6, no. 9, pp. 4378–4385, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/download/11582/5142
[11] R. Rudiman and N. A. Rahmi, “Latent Dirichlet Allocation Utilization as a Text Mining Method to Elaborate Learning Effectiveness,” JSE J. Sci. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 23–29, 2023, doi: 10.30650/jse.v1i1.3680.
[12] R. Q. Rohmansa, N. Pratiwi, and M. J. Palepa, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Discord Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” JIPIJurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 368–378, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.29100/jipi.v9i1.4943
[13] T. Raharjo Yudantoro, I. Hestiningsih, A. Charis Sekar Ayu, and Y. Indrawati, “ANORA : Aplikasi Donor Darah Berbasis Android dan Web dengan Sistem Broadcast Kebutuhan Darah di PMI Semarang,” J. Jtet , vol. 8, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[14] W.  A.  Aziz, Implementasi metode  random  forest  pada  klasifikasi  data  ulasan  konsumen  perusahaan  (studi  kasus: aplikasi kai access) . 2021. [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/67842%0Ahttps://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/1 23456789/67842/1/WILDAN ABDUL AZIZ- FST.pdf
[15] Z. Azahra, “Systematic Literature Review ( SLR ) : Sistem Informasi Donor Darah Berbasis Teknologi,” vol. 7, pp. 31236–31242, 2023.