1699 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1699-1708 E- ISSN 2503-2933

## Analisis Sentimen Kepuasan Pelanggan Pada Penyedia Layanan Pengantaran Makanan
Andrew 1 , Erick Dazki 2 , Richardus Eko Indrajit 3 1,2,3 Pradita University; Scientia Business Park Tower I, Jl. Boulevard Gading Serpong, Blok O/1, Summarecon Serpong, telp. 021 5568 9999, 0815 8510 9999, info@pradita.ac.id
1,2,3 Jurusan Informasi dan Teknologi, program master Big Data dan Internet of Things, Universitas Pradita, Banten
e-mail: * 1 andrew@student.pradita.ac.id, 2 2erick.dazki@.pradita.ac.id, 3 eko.indrajit@pradita.ac.id

## Abstrak
Dengan  meningkatnya  pengguanaan  internet,  semakin  banyak  jasa  yang  diberikan secara daring, tidak terkecuali dalam dunian kuliner. Makalah ini menyajikan hasil klasifikasi dari  analisis  sentiment  kepuasan  pelanggan  pada  sebuah  penyedia  layanan  pengantaran makanan.  Data  yang  digunakan  merupakan  dataset  dari  salah  satu  media  sosial  yang  cukup terkenal,  yaitu  Twitter.  Data  yang  ditarik  merupakan  1000  data  hasil  cuitan  masyarakat mengenai pandangan mereka terhadap layanan yang diberikan oleh penyedia layanan. Analisis dimulai dengan membersihkan data yang telah diambil dari beberapa hal yang relatif kurang baik dalam penelitian analisis sentimen seperti tanda baca dan tautan. Pada penelitian ini akan menggunakan tiga algoritme yaitu Stocastic Gradient Descent, Support Vector Machine, dan K- Nearest Neighbor. Data untuk pembuatan model diberikan dua pemberian berbeda yaitu tanpa dan dengan TF-IDF. Hasil yang didapatkan dari ketiga model dievaluasi dengan akurasi, nilai F  dan  luas  kurva  ROC.  Ketiga  model  mendapatkan  hasil  di  atas  80%  untuk  setiap  hasil evaluasinya,  serta  mendapat  peningkatan  sekitar  1%  setelah  menggunakan  bantuan  TF-IDF dalam memilih setiap fitur yang digunakan dalam penelitian ini.
Kata kunci — Klasifikasi, Analisis Sentimen, Kepuasan Pelanggan.

## Abstract
With  the  increasing  use  of  the  internet,  more  and  more  services  are  provided  online, including in the culinary world. This paper presents the classification results from the sentiment analysis of customer satisfaction in a food delivery service provider. The data used is a dataset from one of the well-known social media, namely Twitter. The data retrieved is 1000 people's tweets about their views on the services provided by service providers. The analysis begins by cleaning  up  data  that  has  been  drawn  from  some  of  the  relatively  unfavorable  things  in sentiment analysis research such as punctuation and links. In this study, three algorithms will be used, namely Stocastic Gradient Descent, Support Vector Machine, and K-Nearest Neighbor. The data for modeling were given two different assignments, namely without and with TF-IDF. The  results  obtained  from  the  three  models  were  evaluated  with  accuracy,  F  value  and  ROC curve  area.  The  three  models  get  results  above  80%  for  each  evaluation  result  and  get  an increase of about 1% after using TF-IDF assistance in selecting each feature used in this study.
Keywords — Klasifikasi, Analisis Sentimen, Customer Satisfaction.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1699-1708 E-ISSN 2503-2933 1700

## 1. PENDAHULUAN
Data mining merupakan proses analisa data dari berbagai perspektif dan menemukan pola pada  data  yang  kemudian  disimpulkan  menjadi  sebuah  informasi  [1].  Salah  satu,  penerapan dalam  data  mining  adalah  machine  learning.  Hal  utama  dalam  sebuah  analisa  menggunakan machine  learning  adalah  data  yang  akan  digunakan  dalam  melatih  dan  menguji  model-model yang digunakan. Pada saat melakukan analisa pada kalimat dan teks, maka senjata utama dalam membentuk  model  yang  baik  adalah  dengan  menggunakan  data  yang  berisi  kalimat-kalimat yang  relatif  seragam  dalam  segi  bahasa  dan  penulisan.  Namun  pengolahan  kalimat  di  negara Indonesia  relatif  sulit,  dikarenakan  oleh  beragamnya  Bahasa  yang  digunakan  oleh  setiap masyarakat, serta kurangnya sumber daya yang tesedia secara daring [2]. Terlebih lagi setiap orang  memiliki  cara  tersendiri  dalam  menyampaikan  pandangannya,  meskipun  secara  umum makna dari kalimat tersebut sama. Oleh karena itu, dibutuhkan cara-cara khusus yang digunakan dalam menyeragamkan tata bahasa yang digunakan oleh setiap orang.
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi,  penggunaan  masyarakat  dalam  internet  juga berkembang pesat. Hal tersebut juga yang  mendukung berkembangnya penyediaan jasa secara daring.  Dunia  kuliner  merupakan  salah  satu  hal  yang  terdampak  oleh  pekembangan  teknologi melalui  jasa  pengantaran  makanan  secara  daring  [3].  Hal  tesebut  dapat  memudahkan  orang dalam memenuhi kebutuhan pokoknya tanpa harus menghabiskan waktu dalam perjalanan dan menunggu. Sehingga semakin baik dan cepat jasa yang diberikan, maka setiap pelanggan akan semakin  puas  dengan  penyedia  layanan  yang  ada,  dan  kepuasan  pelanggan  merupakan  tolak ukur utama dalam perusahaan penyedia jasa.
Kepuasan  pelanggan  yang  pada  umumnya  berisi  komentar  positif  ataupun  negatif  dapat menjadi indikator utama yang digunakan sebuah penyedia layanan dalam mengevaluasi layanan yang telah mereka berikan [4]. Hasil dari kepuasan pelanggan tersebut juga dapat menjadi tolak ukur sebuah perushaan dalam menentukan agenda dan rencana mereka ke depannya. Hal inilah yang  menjadi  alasan  utama  diadakannya  penelitian  ini  untuk  mengetahui  kepuasan  pelanggan terhadap layanan yang diberikan oleh penyedia layanan pengantaran makanan yang disalurkan oleh  masyarakat  melalui  media  sosial  yaitu  twitter.  Digunakannya  twitter  sebagai  sumber pengambilan data dikarenakan panjangnya kalimat dan kata-kata yang relatif seragam sehingga penyampaian pendapat lebih terarah ke satu titik [5]. Oleh karena itu, twitter digunakan untuk menjadi  sumber  dari  data untuk  analisis  sentimen  ini.  Pada  tabel  1  berisi  penelitian-penelitian terdahulu yang menjadi acuan pada penelitian ini.
Penelitia yang dilakukan oleh Umi Rofiqoh, Rizal Setya Perdana, dan M. Ali Fauzi yang berjudul  Analisis  Sentimen  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Penyedia  Layanan  Telekomunikasi Seluler  Indonesia  Pada  Twitter  Dengan  Metode  Support  Vector  Machine  dan  Lexicon  Based Features,  menggunakan  Lexicon  Based  Feature  untuk  pelabelan  data.  Penelitian  berjudul Optimization of Sentiment Analysis for Indonesian Presidential Election using Naïve Bayes and Particle Swarm Optimization yang dilakukan oleh Nur Hayatin, Gita Indah Marthasari, dan Lia Nuraini,  berfokus  pada  optimalisasi  model  Naïve  Bayes.  Kemudian  pada  penelitian  Random Forest  Approach  fo  Sentiment  Analysis  in  Indonesian  Language  oleh  M.  Ali  Fauzi,  tidak menggunakan  tambahan  evaluasi  model  dan  bergantung  pada  nilai  Out  of  Bag  milik  Random Forest.  Pada  penelitian  ini  akan  menggabungkan  beberapa  perbedaan  dari  ketiga  penelitian  di atas  dengan  membandingkan  tiga  buah  model  klasifikasi  yang  dilabel  secara  manual,  yang kemudian akan dievaluasi menggunakan nilai akurasi dan F.
1701 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1699-1708 E-ISSN 2503-2933

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini. Dimulai  dengan  melihat  fenomena  yang  sedang  ada  dan  berkembang  pada  dunia  digital  ini. Kemudian  dilanjutkan  dengan  merumuskan  masalah yang  terjadi  pada  fenomena  yang  diteliti, serta  mempelajari  literatur  yang  menjadi  acuan  dalam  penelitian  ini.  Kemudian  dilakukan pengambilan data serta membersihkan data tersebut sehingga siap dipakai dalam model machine learning yang digunakan pada penelitian ini.
Gambar 1. Alur Penelitian
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1699-1708 E-ISSN 2503-2933 1702
Data  diambil  dengan  menarik  data  melalui  API  (Application  Programming  Interface) yang  telah  disediakan  oleh  Twitter  menggunakan  bantuan  modul  tweepy  pada  bahasa pemrograman  Python.  Data  kemudian  diolah  untuk  menghilangkan  simbol,  tautan,  serta username  sehingga  dapat  lebih  mudah  dibaca.  Data  yang  ada  kemudian  diubah  formatnya menjadi csv (Comma Separated Value) untuk dipindahkan ke Excel untuk proses selanjutnya.
Gambar 2. Alur Analisa Sentimen
Data  yang  sudah  dipindahkan  di  Excel  kemudian  akan  diberikan  beberapa  perubahan seperti  pembetulan  pengetikan  yang  salah,  mengganti  beberapa  kata  dengan  sinonimnya, mengganti  kata  tidak  baku,  serta  menggabungkan  kata  tidak  ada  menjadi  tidakada  dan  terima kasih menjadi terimakasih. Hal tersebut dilakukan karena kedua kata tersebut memiliki makna yang  berbeda  ketika  dipisah  dan  berulang  cukup  banyak  pada  data  yang  digunakan  pada penelitian ini.
Setelah pembersihan data selesai, berikutnya data diberikan label yang terdiri dari tiga kelas  yaitu  positif  dan  negatif,  serta  netral.  Data  diberikan  label  secara  subjektif  oleh  peneliti, namun masih berdasarkan kriteria seperti berikut:
• Data dilabelkan positif bila kalimat berupa:
o Pujian
o Rekomendasi
o Cerita yang menjelaskan pemakaian yang berulang kali
o Perbandingan dengan kompetitor (lebih baik dari kompetitor)
• Data dilabelkan negatif bila kalimat berupa:
o Hinaan
o Protes
o Perbandingan dengan kompetitor (lebih buruk dari kompetitor)
• Data dilabelkan netral bila kalimat berupa:
o Promosi restoran
o Menggunakan bahasa daerah
o Tweet dari akun resmi penyedia layanan
Gambar 3 menujukan pelabelan yang diberikan kepada data terbagi menjadi 343 tweet positif,  481 tweet  netral,  dan  176  tweet  netral.  Dari  ketiga  kelas  yang  ada,  hanya  kelas  positif dan negatif yang akan digunakan dalam proses pembuatan dan pengujian model.
1703 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1699-1708 E-ISSN 2503-2933
Gambar 3. Distribusi Tweet
Sebelum data dengan label positif dan negatif dapat digunakan dalam ketiga model pada penelitian  ini,  ekstraksi  fitur  akan  dilakukan  pada  data  yang  sudah  bersih.  Pada  penelitian  ini, data akan diubah menjadi vektor dengan teknik Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF). TF-IDF merupakan sebuah proses ekstraksi fitur dengan memberikan nilai pada fitur sesuai  dengan  frekuensi  fitur  tersebut  yang  kemudian  dibagi  dengan  frekuensi  fitur  tersebut pada keseluruhan dataset [6]. TF-IDF dapat dicari melalui persamaan (1)
, , ∗ log (1)
Dimana , yang  merupakan  bobot  dari  setiap  kata  didapatkan  dengan  mengkalikan jumlah kata berulang ( , dengan hasil logaritma dari jumlah data dibagi dengan jumlah data yang  mengandung  kata  i.  Berdasarkan  penjelasan  mengenai  TF-IDF  tersebut,  maka  sangatlah penting  untuk  menghilangkan  kata-kata  yang  sering  muncul  tetapi  sebenarnya  tidak memberikan  dampak  apa-apa  terhadap  data  dan  malah  akan  memberikan  TF-IDF  salah mengambil  kesimpulan.  Kata-kata  tersebut  biasanya  disebut  dengan stopwords pada  analisa sentimen  pada  umumnya.  TF-IDF  juga  pada  umumnya  dapat  meningkatkan  performa  dari model  klasifikasi  teks  dikarenakan  setiap  kata  memiliki  bobot  yang  berbeda,  sehingga  kata dengan  nilai  TF-IDF  yang  besar  akan  memberikan  dampak  yang  besar  pada  setiap  data  yang diuji pada model.
Setelah  data  telah  dibersihkan  dan  diberikan  bobot  yang  sesuai  menggunakan  TF-IDF, maka data akan digunakan untuk membentuk model. Pada penelitian ini akan menggunakan tiga algoritme yaitu  Stocastic  Gradient  Descent (SGD),  S upport  Vector  Machine (SVM),  dan K- Nearest  Neighbor (KNN).  SGD  merupakan  algoritma  optimasi  dengan  melakukan  optimasi iteratif  untuk  mendapatkan  model  terbaik  [7].  Dimana  untuk  mendapatkan  model  pada  iterasi berikutnya,  model  akan  dikurangkan  dengan  tingkat  pembelajaran  ( η )  yang  dikalikan  dengan penurunan fungsi biaya (L) terhadap model sementara ( ω i ) yang dapat dilihat pada (2)
i+1 = i - η (2)
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1699-1708 E-ISSN 2503-2933 1704
Untuk model SVM, model akan membentuk sebuah hyperplane dengan jarak antar kelas yang paling jauh [8]. Hyperplane yang optimal didapatkan dengan meminimalkan (3), dimana merupakan variabel slack , dan C adalah soft margin .
w,b 2 + C ∑ (3)
Sedangkan  untuk  mendapatkan  model  KNN,  diperlukan  bantuan  fungsi  pencari  jarak Euclidian yang tertera pada (4), yang kemudian dilakukan pemilihan kelas berdasarkan voting K titik terdekat [9].
d(x,y) = !∑ " + $ (4)
Untuk ketiga model, data akan dibagi menjadi dua bagian, yaitu pelatihan dan pengujian. Dimana  80%  dari  data  yang  ada  akan  digunakan  sebagai  data  pelatihan  dan  20%  data  akan digunakan sebagai data pengujian.
Setelah  model  dibuat  dengan  80%  dari  seluruh  data  yang  merupakan  data  pelatihan, makan ketiga model akan diuji menggunala dua metode evaluasi yang sering digunakan dalam melakukan  evaluasi  model  klasifikasi  yaitu  akurasi  dan  nilai  F  [10].  Kedua  metode  evaluasi tersebut dapat dicari melalui bantuan Confusion Matrix yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Confusion Matrix Diprediksi Positif Diprediksi Negatif Aktual Positif True Positive (TP) False Negative (FN) Aktual Negatif False Positive (FP) True Negative (TN)
Dari Confusion Matrix, dapat dicari nilai akurasi dan nilai F. Akurasi sendiri merupakan jumlah data yang diprediksi dengan benar dibagi dengan seluruh data yang ada. Sedangkan nilai F didapat dengan menggunakan precision dan recall , yang dapat dilihat pada (8).
%&'()* +,-+ +,-.,-+.-.
(5) /(01*2 +, +,-., (6) 301)44 +, +,-. (7) 54) 6 7 ,89:; 7 <9:=>> ,89:?;-<9:=>> (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 4 merupakan grafik dari lima kata terbanyak yang ada pada data dengan label positif. Dapat dilihat bahwa secara garis besar, pelanggan cukup puas dengan diskon dan/atau voucher yang diberikan oleh penyedia layanan.
1705 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1699-1708 E-ISSN 2503-2933
d clear, implies research results (First Author)
Gambar 4. Kata Terbanyak pada Label Positif
Di sisi lain dapat dilihat pada Gambar 5 bahwa sebenarnya tidak merupakan sebuah kata negasi yang merupakan sebuah stopwords tetapi pada kenyataannya pada data berlabel negatif, jika  kata  tidak  dan  ada  digabungkan,  maka  didapatkan  informasi  dimana  pelanggan mengeluhkan  sesuatu  yang  tidak  ada  dalam  layanan  yang  diberikan.  Banyak  dari  pelanggan yang juga mengeluhkan driver .
Gambar 5. Kata Terbanyak pada Label Negatif
Seperti  yang  dibahas  pada  Bagian  Metolodologi  Penelitian,  data  yang  digunakan  dalam pembuatan  dan  pengujian  model  adalah  data  dengan  label  positif  dan  negatif  yang  secara berurutan berjumlah 343 dan 176. Total data yang digunakan adalah 519, dimana 80%nya yaitu 415 data digunakan dalam melatih model, dan sisanya yaitu 104 data digunakan untuk menguji
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1699-1708 E-ISSN 2503-2933 1706
data.  Hasil  dari confusion  matrix untuk  model  yang  tidak  menggunakan  TF-IDF  dapat  dilihat pada Tabel 3, 4, dan 5.
Tabel 3. Confusion Matrix SGD Menggunakan TF-IDF Diprediksi Positif Diprediksi Negatif Aktual Positif 19 12 Aktual Negatif 11 62 Tabel 4. Confusion Matrix SVM Menggunakan TF-IDF Diprediksi Positif Diprediksi Negatif Aktual Positif 17 14 Aktual Negatif 3 70 Tabel 5. Confusion Matrix RF Menggunakan TF-IDF Diprediksi Positif Diprediksi Negatif Aktual Positif 15 16 Aktual Negatif 3 70
Ketiga  model  akan  dilatih  dengan  dua  perlakuan  yang  berbeda,  yaitu  tanpa  dan  dengan menggunakan  TF-IDF  sebagai  pemilihan  fiturnya.  Pada  Tabel  6  dapat  dlihat  bahwa  tanpa menggunakan  TF-IDF,  ketiga  model  mendapatkan  nilai  akurasi  berkisar  78-84%  dan  nilai  F berkisar 78-82%.
Tabel 6. Evaluasi Model Tanpa Menggunakan TF-IDF Algoritma Akurasi Nilai F SGD 78% 78% SVM 84% 82% KNN 82% 80%
Kemudian  data  akan  diuji  menggunakan  data  yang  setiap  katnaya  telah  diberikan  bobot menggunakan TF-IDF. Hasil dari prediksi setiap model dapat dilihat pada Tabel 7, 8, dan 9.
Tabel 7. Confusion matrix SGD Menggunakan TF-IDF Diprediksi Positif Diprediksi Negatif Aktual Positif 9 12 Aktual Negatif 3 70 Tabel 8. Confusion Matrix SVM Menggunakan TF-IDF Diprediksi Positif Diprediksi Negatif Aktual Positif 7 14 Aktual Negatif 2 71 Tabel 9. Confusion Matrix RF Menggunakan TF-IDF Diprediksi Positif Diprediksi Negatif Aktual Positif 15 16 Aktual Negatif 2 71
1707 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1699-1708 E-ISSN 2503-2933
d clear, implies research results (First Author)
Setelah pemberian ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, nilai akurasi dan nilai F untuk ketiga model menjadi berkisar 81-86%, yang dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Evaluasi Model Menggunakan TF-IDF Algoritma Akurasi Nilai F SGD 86% 85% SVM 85% 83% KNN 83% 81%
Dari  ketiga  model  yang  ada,  model  SVM  memiliki  nilai  akurasi  dan  nilai  F  yang  lebih baik  dibandingkan  dengan  dua  model  lainnya  sebelum  digunakannya  TF-IDF  dengan  nilai akurasi  sebesar  85%  dan  nilai  F  sebesar  83%.  Setelah  pemberian  TF-IDF  pada  ketiga  model, model SGD mengalami peningkatan performa paling tinggi dan menjadi model terbaik dengan nilai akurasi sebesar 86% dan nilai F sebesar 85%. Dengan membandingan Tabel V dan Tabel 9 juga  dapat  dilihat  bahwa  terjadi  peningkatan  pada  ketiga  model  dalam  akurasi  dan  nilai  F setelah  diberlakukan  TF-IDF  dalam  memilih  fitur  pada  data  yang  ada,  meskipun  masih  relatif kecil.

## 4. KESIMPULAN
Proses  pembersihan  data  secara  manual  cukup  memakan  waktu  yang  seharusnya  dapat digunakan untuk  mengeksplor penelitian ini lebih dalam lagi. Disarankan untuk  menggunakan bantuan  modul-modul  dalam  bahasa  pemrograman  dalam  melakukan  pembersihan  dan pelabelan  data.  Hasil  yang  didapatkan  ketiga  model  dapat  dikatakan  cukup  baik  dengan  nilai akurasi  dan  F  yang  berada  di  atas  78%.  Dengan  menggunakan  TF-IDF  untuk  mengekstraksi fitur dapat dikatakan berhasil meningkatkan hasil evaluasi dari ketiga model yang digunakan.

## 5. SARAN
Model  masih  belum  teruji  untuk  penggunaan  yang  lebih  umum  dan  luas,  disarankan untuk  penelitian  selanjutnya  menggunakan  dataset  lain  untuk  menjadi  acuan  dalam  melihat performa dari dataset yang digunakan pada penelitian ini .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Twitter, Inc. yang telah memberikan akses API secara gratis untuk mendapatkan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Serta  pencipta  modul-modul  pada bahasa pemrograman Python yang juga digunakan dalam penelitian ini.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1699-1708 E-ISSN 2503-2933 1708

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yuli  Mardi, “Data  Mining:  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5”, Jurnal  Edik Informatika, Vol 2, No. 2, pp. 213-219, 2014.
[2] Lisnawatia,  Aslamia  Rosab,  Dessy  Yunitac,  and  Hartatid, “Keputusan  Konsumen Menggunakan Jasa Pesan Antar Makanan Online di Palembang” Jurnal Manajemen dan Bisnis Sriwijaya, Vol. 17, No. 3, pp. 147–158, 2019.
[3] M. Ali Fauzi, “Random Forest Approach fo Sentiment Analysis in Indonesian Language” IJEECS, Vol. 12, No. 1, pp. 46–50, 2018.
[4] Nur  Hayatin,  Gita  Indah  Marthasari,  and  Lia  Nuraini, “Optimization  of  Sentiment Analysis  for  Indonesian  Presidential  Election  Using  Naïve  Bayes  and  Particle  Swarm Optimization” Jurnal Online Informatika, Vol. 5, No. 1, pp. 81–88, 2020.
[5] Diana  Ikasari,  Yuliana  Fajarwati,  and  Widiastuti, “Analisis  Sentimen  dan  Klasifikasi Tweets Berbahasa Indonesia Terhadap Transportasi Umum MRT Jakarta Menggunakan Naive Bayer Classifier” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, Vol. 25, No. 1, pp. 64–75, 2020.
[6] Ridi  Ferdiana,  Fahim  Jatmiko,  Desi  Dwi  Purwanti,  Artmita  Sekar Tri  Ayu,  and Wiliam Fajar  Dicka, “Dataset  Indonesia  untuk  Analisis  Sentimen,” JNTETI,  Vol.  8,  No.  4,  pp. 334-339, 2019.
[7] Rusydi  Umar,  Imam  Riadi,  and  Purwono, “Klasifikasi  Kinerja  Programmer  pada Aktivitas Media Sosial Dengan Metode Stochastic Gradient Descent”, Vol. 5, No. 2, pp. 55-60, 2020
[8] Umi  Rofiqoh,  Rizal  Setya  Perdana,  and  M.  Ali  Fauzi, “Analisis  Sentimen  Tingkat Kepuasan  Pengguna  Penyedia  Layanan  Telekomunikasi  Seluler  Indonesia  pada  Twitter Dengan  Metode  Support  Vector  Machine  dan  Lexicon  Based  Features” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 1, No. 12, pp. 1725-1732, 2017.
[9] Siti Ernawati, and Risa Wati, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors pada Analisis Sentimen Review Agen Travel” Jurnal Khatulistiwa Informatika, Vol. 6, No. 1, pp. 70–78, 2018.
[10]  Ade  Yuliana,  and  Duwi  Bayu  Pratomo, “Algoritma  Decision  Tree  (C4.5)  Untuk Memprediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kinerja Dosen Politeknik Tedc Bandung” Seminar Nasional Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri, 2017.