## Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Terhadap Layanan Streaming Mola Menggunakan Algoritma Random Forest
Setya Nanda 1 , Desti Mualfah 2, Diah Angraina Fitri 3
1,2,3 Tekhnik Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau
1 180401056@student.umri.ac.id , 2 destimualfah@umri.ac.id, 3 diahangrainafitri@umri.ac.id

## ABSTRAK
Pada  masa  sekarang  ini  perkembangan  teknologi  berkembang  sangat  cepat,  salah  satunya dalam  bidang  penyediaan  informasi,  teknologi  informasi  dapat  digunakan  untuk  melengkapi sebuah  data  dan  biasa  digunakan  sebagai  dasar  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan. Platform streaming yang  digandrungi  masyarakat  saat  ini  yaitu  MOLA.  MOLA  merupakan  aplikasi platform streaming video yang menyajikan program hiburan dan olahraga. Aplikasi MOLA dirilis di Google Play Store pada tanggal 19 Juli 2019.  Namun dengan banyaknya aplikasi serupa  yang tersedia  tidak  menutup  kemungkinan  para  pengguna  untuk  berkomentar  bebas  mengeluarkan pendapatnya  melalui  fitur  ulasan  yang  tersedia  di playstore dengan  banyaknya  ulasan  komentar peneliti membuat sistem analisis sentimen yang bertujuan untuk mengelompokan ulasan komentar pengguna dalam bentuk sentimen positif negatif dan netral. nertal dengan menggunakan Algoritma Random Forest dan menggunakan 520 dataset dengan teknik scrapping per tanggal 06 Mei 2022 sampai dengan 22 Juli 2022. Mendapatkan hasil klasifikasi pada kelas positif dengan jumlah 126, negatif  196  dan  netral  198.  Pembagian  data training 90%  dan testing 10%  menghasilkan  nilai accuracy 98%, nilai precision 1,00%, nilai recall 95% dan nilai f1-score 98%.
Kata kunci : Mola, platform streaming, playstore, sentimen, random forest

## ABSTRACT
At this time the development of technology is growing very fast, one of which is in the field of providing  information,  information  technology  can  be used  to  complete  a  data  and  is  commonly used  as  a  basis  for  making  a  decision.  The  streaming  platform  that  is  loved  by  the  community today  is  Mola.  Mola  is  a  video  streaming  platform  application  that  provides  entertainment  and sports programs. The Mola application was released on the Google Play Store on July 19, 2019. However,  with  the  number  of  similar  applications  available,  it  is  possible  for  users  to  freely express  their  opinions  through  the  review  feature  available  on  the  playstore.  user  comments reviews in the form of positive negative and neutral sentiments. neutral using the Random Forest Algorithm and using 520 datasets with scrapping techniques as of 06 May 2022 to 22 July 2022. Obtaining classification results in the positive class with a total of 126, negative 196 and neutral 198. The distribution of 90% training data and 10% testing resulted in the accuracy value is 98%, the precision value is 1.00%, the recall value is 95% and the f1-score value is 98%.
Keywords : Mola, streaming platform, playstore, sentiment, random forest

## 1. PENDAHULUAN
Dalam Appstore terdapat informasi-informasi berupa deskripsi, komentar dari user dan rating mengenai aplikasi di dalamnya dengan tujuan agar mengetahui kekurangan ataupun kelebihan dari aplikasi  yang  dibuat[1]. Platform  streaming yang  digandrungi  masyarakat  saat  ini  yaitu  MOLA. MOLA  merupakan  aplikasi platform  streaming video  yang  menyajikan  program  hiburan  dan olahraga.  Aplikasi MOLA dirilis di Google  Play  Store pada tanggal 19 Juli 2019.  Aplikasi  mola sudah  diunduh  sebanyak  5  juta  kali  namun  hanya  memiliki  rating  3,2.  Pada google  play  store pemberian rating aplikasi diikuti dengan ulasan dari para pengguna terhadap aplikasi[2].
Berdasarkan  masalah  dan  penelitian  terdahulu  yang  telah  di  paparkan  algoritma Random Forest akan  digunakan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  MOLA  dimana  data  diperoleh  dari playstore .  Penerapan  algoritma Random  Forest pada  penelitian  digunakan  untuk  mencari  nilai positif  negatif  dan  netral  sehingga  dapat  mengetahui  kepuasaan  pengguna  terhadap  aplikasi MOLA pada playstore .[3] Penelitian ini menggunakan metode Random Forest Pada tahap ini mesin akan diajari untuk mengenal pola atau dokumen yang ada agar dapat mengklasifikasi sebuah data ke dalam dua kelas, yaitu  kelas  positif  dan  kelas  negatif.  Data  yang  sudah  melewati  text  preprocessing  akan  dibagi menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing[4]. hasil klasifikasi pada kelas positif dengan jumlah  126,  negatif  196  dan  netral  198.  Pembagian  data  training  80%  dan  testing  20% menghasilkan  nilai accuracy 1,00%,  nilai precision 1,00%,  nilai  recall  1,00%  dan  nilai  f1-score 1,00%.
Hasil  dari  analisis  sentimen  ini  adalah    tentang  pendapat  dan  opini  pengguna  terhadap aplikasi MOLA dengan cara melakukan klasifikasi kedalam 3 kelas yaitu positif neagtif dan nertal dengan  menggunakan  Algoritma Random  Forest dan  menggunakan  520  dataset  dengan  teknik scrapping per  tanggal  06  Mei  2022  sampai  dengan  22  Juli  2022.  Mendapatkan  hasil  klasifikasi pada kelas positif dengan jumlah 126, negatif 196 dan netral 198.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi dalam sebuah penelitian sangat perlu karena metode penelitian merupakan proses dalam  melakukan  sebuah  penelitian  yang  merupakan  sebuah  pedoman  dalam  mendapatkan  hasil yang sesuai dengan tujuan penelitian. Berikut tahapan-tahapan pada penelitian[5].

## Gambar  1. Metodologi Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Playstore , dimana  merupakan  layanan  distribusi  digital  yang  dioperasikan  sekaligus  dikembangkan  oleh Google . Playstore berfungsi  sebagai  toko  aplikasi  resmi  buat  seluruh  perangkat  yang  bersistem operasi  Android. Google  Play ini  bisa  menelusuri  dan  mengunduh  aplikasi  yang  dikembangkan dengan  Android  SDK  atau Software  Development  Kit yang  sudah  diterbitkan  oleh Google .  Pada pengambilan data dari Playstore menggunakan metode Webscrepping dengan tools Google Colab dengan bahasa pemrograman Python [6] . Dengan cara mengcrawl data terbaru.

## 2.2. Preprocessing
Preprocessing merupakan  tahapan  awal  yang  dapat  dilakukan  untuk  mempermudah  dalam pengambilan maupun menerapkan pengambilan data dimana data yang kurang sempurna maupun data yang tidak konsisten dapat disaring menjadi data yang diperlukan. Berikut terdapat beberapa tahapan-tahapan preprocessing data :

## 2.1.1 Case Folding
Tahapan case  folding mengkonversikan  keseluruhan  teks  dari  huruf  capital  menjadi  huruf kecil.  Hanya  huruf  “a”  sampai  “z”  yang  akan  diterima  dalam  proses  ini  selain  huruf  tersebut semuanya dianggap tidak diterima.
2.1.2 Cleaning
Tahapan cleaning merupakan  suatu  proses  pembersihan  dokumen  dari  kata  atau  karakter yang  dihilangkan  pada  komentar  adalah  karakter  simbol,  angka,  link,  url,  hastag  (#),  mention (@username), tanda koma, titik dan tanda baca lainnya. Tokenizing
2.1.3 T okenizzing
Tahapan tokenization/tokenizing merupakan  pemilahan  kalimat  menjadi  perkata.  Suatu proses  pemotongan  seluruh  karakter  dan  sebuah  set  dokumen  yang  diberikan  menjadi  satu potongan kata. Potongan tersebut dikenal dengan istilah token.
2.1.4 Normalisasi
Tahapan Normalisasi adalah  teknik  yang  sering  diterapkan  sebagai  bagian  dari  penyiapan data  untuk  pembelajaran  mesin. Normalisasi juga  diperlukan  untuk  beberapa  algoritma  untuk pembuatan model.
2.1.5 Stop  Removal
Tahapan stop removal merupakan kata umum yang biasanya muncul dalam jumlah besar dan dianggap  tidak  memiliki  makna.  Seperti  kata  konjungsi “ yang”,  “dan”,  “dari” , dll.  Atau  sebagai penghapus kata penghubung dan imbuhan.
2.1.6 Stemming
Tahapan stemming merupakan  proses  membentuk  suatu  kata  menjadi  kata  dasar.  Proses  ini menghilangkan semua imbuhan.

## 2.3. Pembobotan Kata TF-IDF
Data  yang  sudah  melalui  proses  text  preprocessing  selanjutnya  dihitung  berapa  banyak frekuensi kemunculan setiap kata didalam dokumen[7]. .Nilai TF-IDF dari sebuah kata merupakan kombinasi dari nilai tf dan nilai idf dalam perhitungan bobot Metode[8].
Tabel  1. Hasil Pelabelan
No Content Hasil Sentimen 0 mantab gambar bagus suara juga dolby atmos [mantap, gambar, bagus, suara, juga, dolby, atmos] Positif 1 Tingkatkan lagi [tingkatkan] Netral 2 Coba dl [coba] Netral 3 Sy baru coba membukanya [saya, baru, coba, membukanya] Netral

## 2.4. Pengujian
Pada tahap pengujian dilakukan untuk menguji kinerja dari mesin yang telah dibangun, untuk menghitung  akurasi  dan  mengidentifikasi  klasifikasi  algoritma  random  forest  menggunakan confusion matrix dengan menghitung akurasi, precision, recall dan F1-Score .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan yang telah dijelaskan pada bab sebelunya, data didapatkan dari ulasan pengguna aplikasi  Mola  di  Play  Store.  Pengumpulan  data  dilakukan  menggunakan google  colab dengan memanfaatkan tools python dan menginstall beberapa library yang dibutuhkan.

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  proses  scrapping  dengan  jumlah  data  5.000  ulasan pengguna  aplikasi  Mola.  Data  yang  di  scrapping  ini  nantinya  akan  di  dowload  dalam  bentuk Microsoft  Exel.  Sebelum  melakukan  proses  scrapping  proses  pertama  yaitu  mengisntal  goolgle play scraper pada Tools Python seperti gambar berikut.
Gambar  2.  Perintah Instal Google Scrap

## 3.1.1 Pelabelan
Setelah dataset berhasil di scrapping dapat dilihat jumlah teratas dan terbawahnya kemudian dilakukan  tahapan  berikutnya  yaitu  pelabelan  positif  dan  negatif  .  Dalam  proses  ini  data  yang sebelumnya  masih  bentuk  mentahan  kemudian  di  label  menjadi  dua  bagian  yaitu Positve dan Negative . Berikut data ditunjukan pada gambar dibawah.
Gambar 3.  Hasil Proses Pelabelan

## 3.1.2 Preprocessing
Tahapan preprocessing dilakukan  untuk  membersihkan  data  dari  hasil scrapping. Data preprocessing merupakan  salah  satu  tahapan  dalam  melakukan  mining  data  sebelum  menuju  ke
tahap  pemprosesan,  data  mentah  akan  diolah  terlebih  dahulu . Karena data  hasil scrapping masih tidak terstuktur diubah menjadi data yang dapat dianalisis atau mudah diolah oleh sistem. 3.1.3 Case Folding Hasil  dari  tahapan case  folding .  Menggunakan library  lower mengubah  huruf  capital yang ada didokumen menjadi huruf  kecil. Berikut hasil case folding terdapat pada tabel dibawah .
Tabel 2. Hasil Case Folding No Content Hasil 0 mantab gambar bagus suara juga dolby atmos mantap  gambar  bagus  suara  juga dolby atmos 1 Tingkatkan lagi tingkatkan lagi 2 Coba dl coba dl 3 Sy baru coba membukanya sy baru coba membukanya 4 FREE EPL free epl 5 Sebelumnya bisa, sekarang gabisa bayar pake pulsa, pulsa tidak mencukupi terus, padahal pulsa melimpah sebelumnya  bisa,  sekarang  gabisa bayar pake pulsa, pulsa tidak mencukupi terus, padahal pulsa melimpah
3.1.4 Cleansing
Pada  tahapan cleansing ini  adalah  untuk  menghapus  karakter  yang  tidak  memberikan pengaruh  terhadap  proses  klasifikasi  sentimen  seperti  menghapus  tanda  baca  koma  (,),  titik  (.), hastag  (#),  mention  (@),  link  dan  angka.  Berikut  adalah  perintah  untuk  melakukan  tahapan cleansing .
Tabel 3. Hasil Cleansing No Content Hasil 0 mantab gambar bagus suara juga dolby atmos mantap  gambar  bagus  suara  juga dolby atmos 1 Tingkatkan lagi tingkatkan lagi 2 Coba dl coba dl
3 Sy baru coba membukanya sy baru coba membukanya 4 FREE EPL free epl 5 Sebelumnya bisa, sekarang gabisa bayar pake pulsa, pulsa tidak mencukupi terus, padahal pulsa melimpah sebelumnya  bisa  sekarang  gabisa bayar pake pulsa pulsa tidak
mencukupi  terus  padahal  pulsa melimpah
3.1.5 Tahapan Tokinizing
Tokenizing sendiri adalah metode untuk  melakukan pemisahan  kata dalam suatu  kalimat dengan tujuan untuk proses analisis teks lebih lanjut.
Tabel 4.  Hasil Tokenizing No Content Hasil 0 mantab gambar bagus suara juga dolby atmos [mantap,  gambar,  bagus,  suara,  juga, dolby, atmos] 1 Tingkatkan lagi [tingkatkan, lagi] 2 Coba dl [coba, dl] 3 Sy baru coba membukanya [sy, baru, coba, membukanya]
4 FREE EPL [free, epl] 5 Sebelumnya bisa, sekarang gabisa bayar pake pulsa, pulsa tidak mencukupi terus, padahal pulsa melimpah [sebelumnya, bisa, sekarang, gabisa, bayar, pake, pulsa, pulsa, tidak, mencukupi, terus, padahal, pulsa, melimpah] 3.1.6 Normalisasi
Perintah untuk melakukan tahapan normalisasi. Pada tabel dibawah ini merupakanhasil dari tahapan normalisasi.
Tabel 5. Hasil Normalisasi No Content Hasil 0 mantab gambar bagus suara juga dolby atmos [mantap,  gambar,  bagus,  suara,  juga, dolby, atmos] 1 Tingkatkan lagi [tingkatkan, lagi] 2 Coba dl [coba, dulu] 3 Sy baru coba membukanya [saya, baru, coba, membukanya]
4 FREE EPL [free, epl]
5 Sebelumnya bisa, sekarang gabisa bayar pake pulsa, pulsa tidak mencukupi terus, padahal pulsa melimpah [sebelumnya,  bisa,  sekarang,  tidakbisa, bayar, pakai, pulsa, pulsa, tidak,
mencukupi, terus, padahal, pulsa, melimpah]
3.1.7 Stopword
Berikut merupakan hasil dari tahapan stopword yaitu membersihkan kata penghubung contohnya saya, lagi, dan, aku, yang dan imbuhan serta kata sambung lainya.
Tabel 6. Hasil Stopword No Content Hasil 0 mantab gambar bagus suara juga dolby atmos [mantap,  gambar,  bagus,  suara,  juga, dolby, atmos] 1 Tingkatkan lagi [tingkatkan] 2 Coba dl [coba] 3 Sy baru coba membukanya [saya, baru, coba, membukanya] 4 FREE EPL [free, epl] 5 Sebelumnya bisa, sekarang gabisa bayar pake pulsa, pulsa tidak mencukupi terus, padahal pulsa melimpah [tidakbisa,  bayar,  pakai,  pulsa,  pulsa, tidak,  mencukupi,  terus,  padahal,  pulsa, melimpah] 3.1.8 Stemming
Tahapan Stemming adalah  suatu  proses  pengembalian  suatu  kata  berimbuhan  ke  dalam bentuk dasarnya. Proses ini akan menghilangkan awalan, akhiran, sisipan dan confixes (kombinasi
dari awalan dan akhiran). Stemming yang digunakan adalah stemming Sastrawi, yang merupakan stemmer pengembangan dari Algoritma Nazief dan Adriani yang awalnya dibangun pada Bahasa pemprograman  PHP,  kemudian  dikembangkan  pada  Bahasa  pemrograman  python,  java,  C,  Go, Ruby.  Sastrawi  sangat  bergantung  pada  kamus  kata  dasar  yang  diambil  dari  kateglo.com  dengan perubahan[9]

## 3.1.9 Hasil Preprocessing
Hasil  dari  tahapan  preprocessing  kemudian  disimpan  dengan  format  csv.  Untuk menampilkan  hasil  dari  tahapan  preprocessing  dengan  perintah  seperti  pada  gambar  dibawah  ini adalah contoh pengambilan data Preprocessing.[10]
Gambar 4. Perintah Pengambilan Data Preprocessing
Gambar 5.  Hasil Proprocessing

## 3.2 Pembobotan TF-IDF
Data  yang  sudah  melewati  tahap  preprocessing  tersebut  harus  berbentuk  numerik  agar  bisa masuk  kedalam  proses  klasifikasi.  Data  tersebut  bisa  diubah  bentuknya  menjadi  numerik menggunakan  metode  pembobotan  TF-IDF.[11] Nilai  TF-IDF  dari  sebuah  kata  merupakan kombinasi dari nilai tf dan nilai idf dalam perhitungan bobot Metode TF-IDF ini menggabungkan dua  konsep  yaitu  frekuensi  kemunculan  sebuah  kata  di  dalam  sebuah  dokumen  dan  inverse frekuensi dokumen yang mengandung kata tersebut.

## Gambar 6.  Perintah TF-ID
Pada  gambar  dibawah  ini  adalah  menampilkan  jumlah  kata  yang  paling  sering  muncul berdasarkan hasil TF-IDF, kata yang berukuran besar adalah kata yang paling sering muncul.
Gambar 7. Wordcloud Kata Negatif
Gambar8. Wordcloud Kata Positif
Gambar 9. Wordcloud Kata Netral

## 3.3 Algoritma Random Forest
Pada  tahapan  klasifikasi Random  Forest ini  dilakukan  pembagian  data,  yaitu  data training dan  data testing .[12]  Perbandingan  angtara  data  testing  dan  training  adalah  90:10  Tahap
selanjutnya  melakukan  klasifikasi  sentimen  menggunakan Random  Forest [13].  Berikut  perintah tahapan Random Forest terlihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 10. Perintah Random Forest

## 3.4 Hasil Pengujian
Pada tahapan pengujian menggunakan confusion matrix untuk mengetahui informasi tentang nilai-nilai yang diprediksi dan hasil yang sebenarnya, biasa digunakan untuk perhitungan accuracy, recall,  precision  dan  F1-score.  Confusion  matrix  menyatakan  jumlah  data  uji  yang  benar diklasifikasikan  dan  jumlah  data  uji  yang  salah  diklasifikasikan.  Perintah  pengujian  Confusion Matrix sebagai berikut.
Tabel 7. Hasil Pengujian Pembagian Precision recall F1-Score Suport Negatif 1.00 0.95 0.98 22 Netral 0.94 1.00 0.97 15 Positif 1.00 1.00 1.00 15 Accuracy 0.98 52 Macro Avg 0.98 0.98 0.98 52 Weighted Avg 0.98 0.98 0.98 52

## 4. KESIMPULAN
Hasil  dari  analisis  sentimen  ini  adalah    tentang  pendapat  dan  opini  pengguna  terhadap aplikasi MOLA dengan cara melakukan klasifikasi kedalam 3 kelas yaitu positif neagtif dan nertal dengan  menggunakan  Algoritma Random  Forest dan  menggunakan  520  dataset  dengan  teknik scrapping per  tanggal  06  Mei  2022  sampai  dengan  22  Juli  2022.  Mendapatkan  hasil  klasifikasi pada  kelas  positif  dengan  jumlah  126,  negatif  196  dan  netral  198.  Pembagian  data  training  80% dan  testing  20%  menghasilkan  nilai accuracy 98%,  nilai precision 1,00%,  nilai recall 95%  dan nilai f1-score 98%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  A.  Sandag,  U.  Klabat,  and  J.  A.  Mononutu,  “Prediksi  Rating  Aplikasi  App  Store Menggunakan Algoritma Random Forest Application Rating Prediction on App Store using Random Forest Algorithm,” vol. 6, no. 2, pp. 167–178, 2020.
[2] U. S. Karawang, “3 1,2,3,” vol. 5, 2022.
[3] R.  Amri,  “ANALISIS  EKONOMI  POLITIK  KOMUNIKASI  PADA  HAK  SIAR PERTANDINGAN  SEPAKBOLA  Studi  Deskriptif  Praktik  Spasialisasi  Dalam  Siaran Langsung Sepakbola Liga Eropa di Indonesia,” vol. 2, no. 11, pp. 1–12, 2021.
[4] A. Deolika, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Analisis Pembobotan Kata Pada Klasifikasi Text Mining,” J. Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, p. 179, 2019, doi: 10.36294/jurti.v3i2.1077.
[5] M.  Muhsi,  “Model  dan  Analisa  Faktor  Eksternal  Aktifitas  Siswa  Kelas  X  TKJ  SMKN  1 Pakong  Pamekasan  Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree,”  J.  Apl.  Teknol.  Inf.  dan Manaj., vol. 2, no. 2, pp. 92–106, 2021, doi: 10.31102/jatim.v2i2.1239.
[6] V. C. Muller and N. B. A, “Survei Pendapat Ahli,” pp. 553–571, 2016.
[7] I. Afdhal, R. Kurniawan, I. Iskandar, R. Salambue, E. Budianita, and F. Syafria, “Penerapan Algoritma  Random  Forest  Untuk  Analisis  Sentimen  Komentar  Di  YouTube  Tentang Islamofobia,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 49–54, 2022, [Online]. Available: http://ojs.serambimekkah.ac.id/jnkti/article/view/4004/pdf.
[8] D.  Mualfah,  W.  Fadila,  and  R.  Firdaus,  “Jurnal  Computer  Science  and  Information Technology ( CoSciTech ) Teknik SMOTE Untuk Mengatasi Imbalance Data Pada Deteksi Penyakit Stroke Menggunakan Algorithm,” vol. x, no. x, pp. 1–8, 2022.
[9] I.  K.  Dharmendra,  N.  Nym,  U.  Januhari,  I.  P.  Ramayasa,  and  I.  M.  A.  Wirahadi,  “Uji Komparasi Sentiment  Analysis Pada  Opini  Alumni Terhadap Perguruan Tinggi,” vol.  07, pp. 1–6, 2022.
[10] A.  K.  Fauziyyah,  “Analisis  Sentimen  Pandemi  Covid19  Pada  Streaming  Twitter  Dengan Text  Mining  Python,”  J.  Ilm.  SINUS,  vol.  18,  no.  2,  p.  31,  2020,  doi: 10.30646/sinus.v18i2.491.
[11] N.  Anggraini,  E.  S.  N.  Harahap,  and  T.  B.  Kurniawan,  “Text  Mining  -  Analisis  Teks Terkait Isu Vaksinasi  COVID-19,” J. Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komun., vol. 23, no. 2, pp. 141–153, 2021.
[12] A. Primajaya  and B. N. Sari,  “Random Forest Algorithm  for Prediction of Precipitation,” Indones.  J.  Artif.  Intell.  Data  Min.,  vol.  1,  no.  1,  p.  27,  2018,  doi: 10.24014/ijaidm.v1i1.4903.
[13] M.  B.  Sulthan,  I.  Wahyudi,  and  L.  Suhartini,  “Analisis  Sentimen  Pada  Bencana  Alam Menggunakan  Deep  Neural  Network  dan  Information  Gain,”  J.  Apl.  Teknol.  Inf.  dan Manaj., vol. 2, no. 2, pp. 65–71, 2021, doi: 10.31102/jatim.v2i2.1273.