## Analisis Sentimen Objek Wisata Bali Di Google
Maps Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Dian Siti Utami 1 , Adhitia Erfina 2
1,2 Program Studi Sistem Indormasi, Universitas Nusa Putra, Cibolang, Indonesia e-mail : dian.siti_si18@nusaputra.ac.id 1 , adhithia.erfina@nusaputa.ac.id 2
Abstract
Bali  is  one  of  the  most  popular  tourist  destinations  in  Indonesia  because  it  has  a  variety  of tourist attractions. So this study aims to analyze a tourist review on Google Maps of the most recommended tourist attractions in Bali. The author considers that the review can be used as a data by scrapping data from the Data Miner Website. Then the data that has been extracted is analyzed by predicting a rapid miner using the Naïve Bayes Algorithm, which is considered to have  a  high  enough  level  of  accuracy  so  that  it  can  determine  5  recommended  Bali  tourist attractions  based  on  tourist  reviews  on  Google  Maps.  The  results  of  this  study  conclude  that Nusa  Pedina  with  an  accuracy  value  of  94.64%  is  the  most  visited  Bali  tourist  attraction because  the  accuracy  value  is  superior  to  Garuda  Wisnu  Kencana  with  an  accuracy  value  of 82.86%, edge with an accuracy value of 80%, Pandawa with an accuracy value by 82.86%. The accuracy value is 90.71%, Uluwutu Temple with an accuracy value of 85.54%.
Keywords: Tourism object, Sentiment Analysis, Google Maps, Rapid Miner, Naive Bayes
Abstrak
Bali  merupakan  salah  satu  tujuan  wisata  paling  populer  di  Indonesia  karena  memiliki beragam tempat wisata. Maka penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ulasan wisatawan di Google Maps tentang tempat wisata paling direkomendasikan di Bali. Penulis menganggap bahwa  review  dapat  digunakan  sebagai  data  dengan  menghapus  data  dari  Website  Data Miner.  Kemudian  data  yang  telah  diekstraksi  dianalisis  dengan  melakukan  prediksi  rapid miner menggunakan Algoritma Naïve Bayes yang dinilai memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi sehingga dapat menentukan 5 tempat wisata Bali yang direkomendasikan berdasarkan review  wisatawan  di  Google  Maps.  Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  Nusa  Pedina dengan  nilai  akurasi  94,64%  merupakan  objek  wisata  Bali  yang  paling  banyak  dikunjungi karena nilai akurasinya lebih unggul dari Garuda Wisnu Kencana dengan nilai akurasi 82,86%, edge dengan nilai akurasi 80%, Pandawa dengan nilai akurasi sebesar 82,86%. Nilai akurasi sebesar 90,71%, Candi Uluwutu dengan nilai akurasi sebesar 85,54%.
Kata kunci: Obyek Wisata, Analisis Sentimen, Google Maps Rapid Miner, Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Pada  dasarnya  Indonesia    merupakan  wilayah  yang  kaya  akan keberagaman  ekosistem  baik  di  darat  maupun  lautnya.  Indonesia  pun memiliki sumber daya alam yang kaya dan bisa meningkatkan perekonomian di  bidang  wisata.  Sumber  daya  yang  kaya  tersebut  menjadikan  daya  tarik bagi beberapa pihak dan berbagai instansi untuk memanfaatkannya sebagai objek  wisata  [1].    Potensi  objek  dan  daya  tarik  wisata  di  Indonesia  sangat beragam,  salah  satunya  Objek  wisata  Di  Bali  adalah  lokasi  liburan  paling terkenal  di  Indonesia  karena  memiliki  beragam  objek  wisata    menarik pengunjung  tidak  hanya  dari  wisatawan  lokal  maupun  mancanegara  [2]. Permasalahannya  yaitu  dari  beragam  objek  wisata  Bali  Tercatat  5  objek wisata Bali yang direkomendasikan, objek wisata tersebut diantaranya yaitu
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 418-427 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Garuda  Wisnu  Kencana,  the  edge,  Pantai  Pandawa,  Nusa  Penida,  dan  Pura Uluwatu. 5 objek wisata tersebut merupakan objek wisata Bali yang memiliki ulasan  yang  paling  banyak  di  Google  Maps.  akibat  adanya  pandemi  virul Covid-19  menyebabkan  beberapa  objek  wisata  tersebut  ditutup  sementara. Tetapi setelah adanya kebijakan baru dari pemerintah yaitu diberlakukannya New  Normal ,  dimana  beberapa  objek  wisata  bisa  dibuka  kembali  dengan tetap  harus  menerapkan  protokol  kesehatan  sesuai  arahan  Kementerian Kesehatan.  [3].
Google  maps  adalah  aplikasi  panduan  berbasis  internet  gratis  dari Google.  Google  Maps  dapat  diakses  melalui  browser  internet  atau  melalui ponsel. Anda dapat menggunakan Google maps untuk mengetahui suatu area yang  tidak  diketahu  sebelumnya  [4].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  ulasan  wisatawan  yang  sudah  berkunjung  kebeberapa  objek wisata di Bali untuk berbagi pengalaman dengan cara memberikan ulasan di Google Maps .  Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  bersumber  dari ulasan wisatawan  terhadap  objek  wisata d  Bali .  [5].  Algoritma  Naïve  Bayes merupakan metode yang digunakan  dalam penelitian ini, kemudian riset ini berjudul “Analisis Sentimen Objek Wisata Bali Di Google Maps Menggunakan Algoritma Naive Bayes ” Penelitian terdahulu sentiment analisis konsultasi dokte menghasilkan nilai accuracy penulis mengganggap algoritma naïve bayes cukup baik dalam penentuan  penelitiannya  [6].  Penelitian  selanjutnya  mengenai  analisis sentimen  terhadap  layanan  internet  PT.XYZ  menghasilkan  nilai  akurasi sebesai  91.00%,  dan  disimpulkan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes mampu mengklasifikasi  dengan  nilai  keakuratan  yang  cukup  tinggi  [7].  Kemudian Analisis  Sentimen    pengguna  Twitter  terhadap  Opini  film  ,  nilai  akurasinya adalah  90  %  tentunya  cukutingg  keakurata  nya  [8].  Analisis  sentimen pelanggan  toko  online  J.D    nilai  akurasinya  pun  diatas  90%  tentunya penelitiannya dinilai berhasil  [9] Kemudian analisis sentimen isu  Pemilihan Umum  Presiden  Indonesia  2019 nilai  akurasi  nys  80,8%  komentar  positif dan 19,2 % komentar negatif [10]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  langkah-langkah  yang  diambil  oleh peneliti  untuk  mengumpulkan  data  atau  informasi  untuk  diolah  dan dianalisis  secara  ilmiah  [11].  Di  dalam  penelitian  ini  ada  5  tahap  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  data  yang  akan  digunakan  sebagai  bahan penelitian.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 418-427 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Metode penelitian yang digunakan yaitu :

## 2.1. Sumber Data
Data  yang  digunakan  bersumber  dari Google  Maps . Google  Maps merupakan  layanan  navigasi  atau  pemetaan  tempat  berbentuk  web  yang dikembangan  oleh  perusahaan  Google  Inc.  Pada Google  Maps kita  dapat melihat  suatu  tempat  dalam mode  satelit,  foto  dari  atau  udara,  penglihatan suatu  tempat  atau  jalan  dalam  mode  360°( street  view ),  kondisi  lalu  lintas secara real time , ataupun sistem navigasi rute petunjuk jalan untuk menuju ke  suatu  tempat  dimana  waktu  perjalanan  bisa  diperlihatkan  yang disesuaikan  dengan  kendaraan  yang  kita  gunakan. Google Maps merupakan peta  online  yang  dapat  digunakan  secara  gratis  dan  hanya  memerlukan koneksi internet saja ( Google Maps| Merdeka.Com , n.d.).
2.2. Pengumpulan Data ( Web Scraping )
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik web scrapping . Web  Scrapping merupakan  proses  pengambilan  data  semi terstruktur  dari  sebuah  web.  Umumnya,  dalam web scraping ada  dua  cara untuk proses pengambilan datanya, yaitu :
a) Manual, metode ini dilakukan dengan cara menyalin data secara manual yaitu  suatu  data  dalam  sebuah  web  disalin  kemudian  data  tersebut ditempel dalam file excel/csv.
b) Otomatis,  dalam  metode  ini  dilakukan  dengan  cara  koding  dengan bahasa pemrograman, menggunakan software tertentu, ataupula dengan extension yang  tersedia  di browser .  Contoh tools yang  digunakan  yaitu tools data miner yang ada di google chrome (niagahoster, 2021).

## 2.3. Rapid Miner
Rapidminer merupakan software (perangkat  lunak)  yang  dapat digunakan sebagai tools untuk membuat analisis terhadap metode klasifikasi yang ada pada data mining, text penambangan serta analisis prediktif.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 418-427 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.4. Preprocessing Data
Data  yang  diperoleh  pada  saat web  scraping memiliki  struktur  yang masih  tidak  beraturan  dan  masih  sembarang  atau  semi  terstruktur.  Maka dari  itu  sebelum  data  tersebut  diolah  ke  proses  selanjutnya  untuk dimasukkan  kedalam  model,  data  tersebut    harus  dibersihkan  terlebih dahulu  melalui prepocessing data  agar  data  menjadi  terstruktur[14].  Tahap preprocessing meliputi :
a) Cleansing merupakan  proses  untuk  menghilangkan  emotikon atau karakter yang tidak penting dalam suatu ulasan komentar.
b) Filtering untuk  menghapus atau  menghilangkan  kata  yang  salah atau typo .
c) Translation merupakan  proses  untuk  mengganti  bahasa  selain bahasa Indonesia agar menjadi bahasa Indonesia.
d) Tokenize yaitu  tahap  untuk  memisahkan  text  berdasarkan panjang text, dan menghilangkan tanda baca pada kalimat ulasan.
e) Transform  Cases, yaitu  proses  untuk  mengubah  seluruh  huruf kapital  pada data  review kedalam  huruf  kecil  semua  ( to  lower case ).
f) Filter  Stopword untuk  menghilangkan  kata  yang  tidak berhubungan dengan analisis sentimen yang akan diteliti.
g) Stemming yaitu  tahap  untuk  menghilangkan  kata  yang berimbuhan sehingga kata tersebut menjadi kata dasar.

## 2.5. Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naive  Bayes yaitu  algoritma  pengkatagorian  yang menggunakan  prospek  dan  data,    Kemudian  Teori  tersebut  digabungkan dengan Naive yang  diasumsikan  dengan  kondisi  antar  atribut  saling  bebas. Dalam klasifikasi naïve bayes ada atau tidak adanya ciri dalam sebuah kelas tidak akan ada hubungannya dengan ciri kelas lainnya [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari Mengscrapping data terdapat ulasan positif dan  ulasan negatif.
Tabel 1. Kriteria ulasan para wisatawan. kriteria Keterangan Ulasan Positif Merupakan  ulasan  para  wisatawan  yang  mereview  suatu tempat tersebut  bagus dan patut untuk dikunjungi. Ulasan Negatif Merupakan ulasan para wisatawan yang kurang puas terhadap objek wisata di Bali.
Data  yang  dipakai  untuk  penelitian  ini  adalah  Ulasan  dari  wisatawan yang pernah berkunjung ke objek wisata di Bali  setelah mendapatkan data tersebut langkah selanjutnya yaitu mengscrapping opini. Dan terpilih 5 objek wisata  yang  memiliki  jumlah  kunjungan  terbanyak,  yaitu  Garuda  Wisnu
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 418-427 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kencana,  the  edge,  Pantai  Pandawa,  Nusa  Penida,  Pura  Uluwatu.  Berikut merupakan salah satu contoh ulasan dari wisatawan .

## Gambar 2. Ulasan wisatan
Gambar  2  menunjukkan  sisi  kiri  Merupakan  ulasan  positif  dan  sisi kanan  Merupakan  ulasan  negatif,  data  yang  berhasil  dikumpulkan  yaitu  75 review per objek wisata. Kemudian data tersebut diberi label sentimen pada setiap  ulasan  komentarnya  apakah  komentar  tersebut  termasuk  kedalam sentimen  positif  atau  sentimen  negatif.  Setelah  mengklasifikasi  antara sentimen positif dan negatif langkah selanjutnya yaitu
melakukan analisis prediksi  di  Rapid  Miner  studio  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  guna  untuk  menentukan  keakuratan  ulasan  tersebut.[16] Gambar  3  merupakan  proses  analisis  prediksi    untuk  menghasilkan  nilai akurasi pada 5 objek wisata dibali , berikut merupakan langkah-langkahnya :
Gambar 3. proscess data
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 418-427 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Keterangan : Read excel : berupa hasil ulasan yang sudah di scrapping data.
Set roll : berpungsi untuk pengkategorian  data ‘label’ Nominal to text : mengubah suatu data yang tidak beraturan menjadi text. Process dokument :
Gambar 4 merupakan tampilan proses dokumen dari data pada rapid miner Dan operator operator  dibawah memiliki kegunaan Yang berbeda beda :

## Gambar 4. process document
Keterangan :
a) Tokenize  : merupakan  cara  untuk menghilangkan  kata  tertentu seperti tanda baca dan membagi teks komentar berdasarkan panjang teks.
b) Filter Stopword : merupakan cara untuk menghilangkan kata tertentu yang  tidak  ada  hubungannya  pada  ulasan  komentar  dengan  tidak mengurangi makna teksnya.
c) Stemming :  membuang  kata  imbuhan  pada  sebuah  kata  dan menjadikannya kata dasar.
d) Create  document  :  sebuah  kolom  yang  beridi  ulasan  yang  dijadikan data testing  untuk mengetahui perbandingan antara data training.
e) Cross validation :  merupakan teknik data mining untuk memperoleh hasil akurasi.
Selanjutnya yaitu proses cross validation yang meliputi proses training dan testing untuk mendapatkan nilai akurasi berdasarkan kinerja algoritma naïve  bayes .  Gambar  5  merupakan  tampilan  dari  tahap  penentuan  nilai akurasi  yang  akan  dilakukan  analisis  prediksi  Pada  rapid  miner menggunakan metode algoritma Naïve Bayes :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 418-427 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 5. Tahap cross validation process-SVM
Setelah melakukan proses data training dan data testing menggunakan algoritma  naïve  bayes,  maka  secara  otomatis  sistem  akan  melakukan perhitungan  terhadap  data  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi.  Berikut  hasil nilai akurasi dari 5 objek wisata di Bali menggunakan algoritma Naive Bayes :
a) Gambar  di  bawah  merupakan  tampilan  dari  nilai  akurasi  Objek  wisata pura luhur uluwutu .

## Gambar 6. Nilai akurasi pura luhur uluwutu
Setelah  dilakukan  analisis  prediksi  menggunakan  metode  algoritma Naïve Bayes di rapid miner mengenai Objek wisata Bali Pura Luhur Uluwutu. Hasilnya objek wisata tersebut memiliki nilai akurasi  85,54% dengan margin +/- 10.89%, dan nilai micro average yaitu 85,33%.  Dari 75 ulasan wisatawan yang  memberikan  ulasan  positif  64  wisatawan  dan  11  wisatawan memberikan ulasan negatif .
b) Gambar  di  bawah  merupakan  tampilan  dari  nilai  akurasi  Objek  wisata Pandawa .

## Gambar 7. Nilai akurasi Pandawa
Setelah  dilakukan  analisis  prediksi  menggunakan  metode  algoritma Naïve Bayes di rapid miner mengenai Objek wisata Bali Pura Luhur Uluwutu. Hasilnya objek wisata tersebut memiliki nilai akurasi  90,71% dengan margin +/- 10,54%, dan nilai micro average yaitu 90,79%. Dari 75 ulasan wisatawan yang  memberikan  ulasan  positif  69  wisatawan  dan    9  wisatawan memberikan ulasan negatif .
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 418-427 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
c) Gambar  di  bawah  merupakan  tampilan  dari  nilai  akurasi  Objek  wisata Nusa Penida

## Gambar 8. Nilai akurasi nusa pedina
Setelah  dilakukan  analisis  prediksi  menggunakan  metode  algoritma Naïve Bayes di rapid miner mengenai Objek wisata Bali Pura Luhur Uluwutu. Hasilnya objek wisata tersebut memiliki nilai akurasi  94,64% dengan margin +/- 6.94%, dan nilai micro average yaitu 94,67%. Dari 75 ulasan wisatawan yang memberikan ulasan positif 71 wisatawan dan 4 wisatawan memberikan ulasan negatif .
d) Gambar di bawah merupakan tampilan dari nilai akurasi Objek wisata the edge

## Gambar 9. Nilai akurasi the edge
Setelah  dilakukan  analisis  prediksi  menggunakan  metode  algoritma Naïve Bayes di rapid miner mengenai Objek wisata Bali Pura Luhur Uluwutu. Hasilnya objek wisata tersebut memiliki nilai akurasi  80,00% dengan margin +/- 15,59%, dan nilai micro average yaitu 80,00%.  Dari 75 ulasan wisatawan yang  memberikan  ulasan  positif  60  wisatawan  dan  15  wisatawan memberikan ulasan negatif .
e) Gambar  di  bawah  merupakan  tampilan  dari  nilai  akurasi  Objek  wisata Garuda Wisnu Kencana (GWK).
Gambar 10. Nilai akurasi Garuda Wisnu Kencana
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 418-427 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Setelah  dilakukan  analisis  prediksi  menggunakan  metode  algoritma Naïve Bayes di rapid miner mengenai Objek wisata Bali Pura Luhur Uluwutu. Hasilnya objek wisata tersebu memiliki nilai akurasi  82,86% dengan margin +/- 14,17%, dan nilai micro average yaitu 82,89%. Dari 75 ulasan wisatawan yang  memberikan  ulasan  positif  62  wisatawan  dan  13  wisatawan memberikan ulasan negatif .

## 4.  SIMPULAN
Hasil dari penelitian yang telah dilakukan, kesimpulan dari penerapan algoritma naïve bayes terhadap  riset  ini  menunjukkan  tingkat  nilai  akurasi untuk 5 objek wisata di Bali nilai akurasi nya diatas rata-rata dan tentunya dalam penelitian ini nilai akurasi nya cukup baik.  Analisis sentimen dengan algoritma naïve  bayes berhasil  mengklasifikasikan  ulasan  wisatawan    di google maps .  Hasil  klasifikasi  menunjukan  dari  5  objek  wisata  di  Bali.  Nusa penida  merupakan  objek  wisata  yang  direkomendasikan.    Karena  memiliki akurasi    94,64%  .  iantara  Garuda  Wisnu  kencana  dengan  nilai  akurasi 82,86%,  the  edge  dengan  nilai  akurasi  80%,  pandawa  dengan  nilai  akurasi 90.71%,  pura  luhur  uluwutu  dengan  nilai  akurasi  85.54%.  dan  saran  dari penulis jika pembaca masih bingung tentang objek wisata di Bali yang ingin dikunjungi tentunya penulis menyarankan Nusa pedina sebagai objek wisata yang direkomendasikan berdasarkan hasil akhir dari penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  W.  Jannah,  “Analisis  Sentimen  Review  Wisatawan  Terhadap Destinasi  Wisata  Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization,”  vol.  3,  no.  2,  p.  6, 2021.
[2] sudana  w,  “20  Tempat  Wisata  Untuk  Dikunjungi  Bali  Bagi  Yang Pertama  Kali  Ke  Bali,”  2021.  https://www.water-sport-bali.com/20- tempat-wisata-untuk-dikunjungi-bali/ (accessed Jan. 29, 2022).
[3] L.  E.  García  Reyes,  “Bab  3  metode  penelitian,” J. Chem. Inf. Model. ,  vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2013.
[4] bill,  “Google  Maps  (Bahasa  Indonesia):  Apa  itu  Google  Maps?,”  2021. https://edu.gcfglobal.org/en/tr_id-google-maps/apa-itu-google- maps/1/ (accessed Jan. 29, 2022).
[5] Bustami, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Nasabah Asuransi,” J. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 884–898, 2014.
[6] N. R. Wardani and A. Erfina, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Layanan  Konsultasi  Dokter  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” Semin. Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , pp. 11–18, 2021.
[7] A.  Mustofa  Hidayat  and  M.  Syafrullah,  “Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam Analisis Sentimen Untuk Klasifikasi Pada Layanan Internet PT.XYZ,” J. Telemat. MKOM , vol. 9, no. 2, pp. 91–95, 2017.
[8] F. Ratnawati, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen  Opini  Film  Pada  Twitter,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Inform. ,
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 418-427 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
vol. 3, no. 1, p. 50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
[9] A. Sari, F. V., & Wibowo, “Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd. Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[10]  S.  D.  Agusti,  S.  Y.  Dahda,  N.  Hidayah,  and  A.  T.  Tektonika,  “Analisis Sentiment  Isu  Pilpres  2019  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes,” J. Voice Informatics , vol. 10, no. 1, pp. 1–10, 2021.
[11]  deni  purbowati,  “Metode  Penelitian  Kualitatif  dan  Kuantitatif: Mengenal  Penelitian  Ilmiah,”  2021.  https://akupintar.id/info-pintar/- /blogs/metode-penelitian-kualitatif-dan-kuantitatif-mengenal- penelitian-ilmiah (accessed Jan. 29, 2022).
[12]  Edelweis  Lararenjana,  “Google  Maps  Adalah  Layanan  Pemetaan Wilayah  Melalui  Web,  Ketahui  Manfaatnya  |  merdeka.com,”  Nov.  28, 2020.  https://www.merdeka.com/jatim/google-maps-adalah-layanan- pemetaan-wilayah-melalui-web-ketahui-selengkapnya-kln.html (accessed Jan. 29, 2022).
[13]  Aldwin  Nayoan,  “Apa  itu  Web  Scraping?  Pengertian,  Teknik,  dan Manfaatnya,” Jan. 13, 2020. https://www.niagahoster.co.id/blog/web- scraping/ (accessed Jan. 29, 2022).
[14]  A.  T.  J.  H,  “Preprocessing  Text  untuk  Meminimalisir  Kata  yang  Tidak Berarti  dalam  Proses  Text  Mining,” Inform.  UPGRIS ,  vol.  1,  pp.  1–9, 2015.
[15]  H.  K.  Siradjuddin,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Memprediksi  Tingkat  Kualitas  Kesuburan  (  Fertility  ),” J.  Ilm. ,  no. September, pp. 1–14, 2015.
[16]   cik hasan bisri and M. U. Bandung, “Alokasi Hukum Islam dalam Sistem Hukum  Nasional,” Pus. Penelit. dan Pnb. LP2M UIN Sunan Gunung Djati Bandung ,  Jan.  2018,  Accessed:  Jan.  29,  2022.  [Online].  Available: https://www.academia.edu/38215578/Alokasi_Hukum_Islam_dalam_ Sistem_Hukum_Nasional.