Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1021-1029 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Analisis Data Sentimen Kepuasan Pengguna E- Wallet Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Muhardi Saputra 1 , M. Hafiz 2 , Indah Permata Sari Situmorang 3 , Gilbert Jonatan Lumbantobing 4 , Steven Michael Matullessya 5 1,2,3,4,5 Universitas Prima Indonesia, Indonesia Email: Muhardisaputra@unprimdn.ac.id 1 , hm2112000@gmail.com 2 , indahprmtas17@gmail.com 3 , glbrtjonatan@gmail.com 4

## Abstract
E-Wallet or commonly known as a digital wallet, is an electronic payment service that allows users to conduct financial transactions  without physical cards or cash. This research aims to obtain the percentage results of user satisfaction with E-Wallet platform services such as Dana, Ovo, Gopay, and Shopeepay among university students in the city of Medan. This research  is using a quantitative approach, where data collection was carried out utilizing Google Forms as the questionnaire medium with  8  assessment  indicators  for  the  application  with  data  obtained  from  400  respondents.  Data processing  is  using  the  Machine  Learning  algorithm  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  which  is  a classification algorithm, with an 80% training data and 20% test data split. The results of this study show  that  the  satisfaction  percentage  for  Dana  reached  84%,  Ovo  has  the  highest  satisfaction percentage at 93%, Gopay at 90%, and Shopeepay at 88%.
Keywords : E-Wallet, K-NN, Machine Learning, Classification, User Satisfaction
Abstrak
E-Wallet  atau  biasa  dikenal  sebagai  dompet  digital  adalah  layanan  pembayaran  elektronik yang  memungkinkan  pengguna  melakukan  transaksi  keuangan  tanpa  kartu  fisik  atau  uang  tunai. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil persentase kepuasan pengguna terhadap layanan platform E-Wallet seperti Dana, Ovo, Gopay, dan Shoppepay di kalangan mahasiswa/i yang berada di Kota  Medan.  Penelitian  dilakukan  dengan  pendekatan  kuantitatif  dimana  pengumpulan  data dilakukan dengan memanfaatkan google form sebagai media kuisioner dengan 8 indikator penilaian terhadap  aplikasi  dengan  perolehan  data  sebesar  400  responden.  Pengolahan  data  dilakukan menggunakan Machine Learning algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)  yang merupakan algoritma klasifikasi  dengan  pembagian  data  latih  sebesar  80%  dan  20%  data  uji.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan persentase kepuasan Dana mencapai 84%, Ovo dengan persentase kepuasan tertinggi 93%, Gopay 90%, dan Shopeepay 88%.
Kata kunci : E-Wallet, K-NN, Machine Learning, Klasifikasi, Kepuasan Pengguna

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  digital  saat  ini  teknologi  semakin  berkembang  pesat,  masyarakat cenderung  mencari  solusi  yang  lebih  simpel,  lebih  laju  dan  lebih  terjamin. khususnya  dalam  teknologi  keuangan  semakin  berkembang  pesat,  salah  satu contohnya adalah penggunaan E-Wallet atau yang dikenal sebagai dompet digital yang digunakan sebagai alat pembayaran telah menjadi semakin populer saat ini. E-Wallet  merupakan  sebuah  platform  dompet  digital  atau  bisa  dikatakan  uang elektroknik  yang  digunakan  untuk  memudahkan  aktivitas  transaksi  keuangan tanpa  menggunakan  uang  tunai  yang  dilakukan  pada  perangkat  mobile  dengan menggunakan  akses  internet  sebagai  akses  pengganti  pembayaran  konvensional [1]. Dalam perkembangannya saat ini E-Wallet telah menjadi bagian integral dari kehidupan sehari hari yang memudahkan aktivitas transaksi dengan berbagai fitur
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1021-1029 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
yang  tersedia  pada  platform  tersebut  sehingga  platform  ini  telah  banyak mengubah  gaya  hidup  masyarakat.  Di  indonesia  terdapat  beberapa  platform  E- Wallet yang sudah banyak dimanfaatkan oleh masyarakat seperti dana, gopay, ovo, shoppepay, dan lain sebagainya.
Penggunaan  E-wallet  seperti  Dana,  Ovo,  Gopay,  Shoppepay  dan  aplikasi sejenisnya  dianggap  memiliki  dampak yang  lebih  positif  karena  lebih  efisien  dan mengurangi sirkulasi pembayaran tunai [2]. Akan tetapi, prasarana dompet digital ini harus dicermati efisiensi, kenyamanan, keamanan, serta kepuasan untuk para penggunanya.  Kepuasan  pengguna  adalah  situasi  dimana  kebutuhan,  keinginan, dan harapan pengguna terhadap sebuah produk telah terpenuhi.
Pada Penelitian yang dilakukan oleh Ardia Prameswari, 2021 yang berjudul “Analisis  Faktor  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Minat  Konsumen  Dalam Menggunakan  Sistem  Pembayaran  E-Wallet  (Studi  Kasus Pada  Mahasiswa  UINSU Medan)” terdapat enam pertimbangan mengapa E-Wallet diminati pada kalangan mahasiswa  yaitu  faktor  promo  cashback  yang  diberikan,  ketenangan  dalam transaksi,  kemudahan  dalam  transaksi,  keamanan  yang  terjamin,  mencoba teknologi  baru,  dan  promosi  yang  dilakukan  untuk  menarik  konsumen  [3].  Pada Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Elza  Fitriana  Saraswita,  2021  yang  berjudul “Analisis Setimen E-Wallet di Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Recursive  Feature  Elimination”  didapatkan  hasil  accuracy  rate  sebesar  81%  [4]. Dengan  latar  belakang  yang  telah  dipaparkan  dan  berdasarkan  penelitian sebelumnya  serta  dengan  adanya  beberapa  platform  E-Wallet  yang  telah digunakan  dan  menjadi  pilihan  masyarakat  untuk  memenuhi  kebutuhan  mereka, pertanyaan  yang  muncul  adalah  sejauh  mana  kepuasan  pengguna  terhadap layanan  beberapa  E-Wallet  yaitu  dana,  ovo,  gopay,  dan  shoppepay  dengan menggunakan  metode  analisis  yang  berbeda.  Oleh  karena  itu  peneliti  tertarik melakukan penelitian dalam menganalisis sentimen kepuasan pengguna E-Wallet untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  kepuasan  pengguna  terhadap  layanan    E- Wallet menggunakan metode K – Nearest Neighbour. K-Nearest Neighbour adalah salah  satu  metode  dalam  bidang  ilmu  data  mining  dan  machine  learning  untuk melakukan  klasifikasi  dan  regresi  terhadap  suatu  objek,  di  mana  algoritma  ini bekerja dengan cara mencari nilai data baru yang terdekat dalam ruang fitur [5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang akan dilakukan dengan pendekatan kuantitatif dengan data  yang  diperoleh  berdasarkan  responden  mahasiswa  pengguna E-Wallet yang ada  di  kota  medan  menggunakan  google  form  yang  disebar  dengan  tujuan mendapatkan  hasil  klasifikasi  kepuasan  dari  beberapa  platfrom E-Wallet yang dimana data yang telah diperoleh akan diolah menggunakan metode K-NN.

## 2.2. Prosedur Penelitian
Prosedur  penelitian  ini  meliputi  studi  literatur,  pengumpulan  data, penyusunan  data,  dan  pengolahan  data.  Adapun  alur  prosedur  kerja  pada penelitian ini digambarkan dalam flowchart pada gambar berikut:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1021-1029 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Flowchart prosedur Penelitian

## 2.2.1. Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  aktivitas  yang  dilakukan  menggunakan  teknik pengumpulan informasi dan data dengan berbagai alat penunjang yang seperti buku referensi,  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  artikel,  catatan,  serta jurnal yang relevan dengan permasalahan yang ingin diselesaikan [6].

## 2.2.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  adalah  aktivitas  mengumpulkan  data  yang  dimana  data diperlukan  sebagai  dasar  bahan  penelitian.  Peneliti  mengumpulkan  data menggunakan kuisioner dengan teknik survei, dimana kuisioner disebarkan kepada mahasiswa/i  yang  memenuhi  kriteria  tertentu,  yaitu  mereka  yang  merupakan pengguna E–Wallet yang  berkuliah  di  Universitas  yang  berada  di  Kota  Medan. Penggunaan  kuesioner  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  data  tentang  preferensi pengguna E-Wallet di kalangan mahasiswa dengan menyebarkan kuesioner secara langsung kepada target responden.

## 2.2.3. Penyusunan Data
Penyusunan data dilakukan di microsoft excel dengan tujuan supaya data yang diperoleh dapat lebih  mudah  dibaca, dilihat, serta dipahami.  Penyusunan data juga dilakukan  supaya  pada  tahap  pemilihan  kolom  yang  akan  diolah  nantinya  dapat menggunakan  kalimat  yang  lebih  singkat  saat coding .  Adapun  aktivitas  lain  pada tahap ini adalah membuang outlier dan menyetarakan kelas pada data.

## 2.2.4. Pengolahan Data
Pengolahan data merupakan tahapan yang penting dalam keseluruhan proses penelitian ini, data yang telah dikumpulkan dan disusun akan diolah dengan tujuan mengubah  data  mentah  menjadi  informasi  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk penelitian. Ada sejumlah tahapan yang perlu dilakukan pada tahap pengolahan data. Tahapan tersebut meliputi hal seperti mempersiapkan dataset, membuat code atau program  untuk  pengolahan  data,  melatih  model  K-NN,  dan  mendapatkan  hasil  dari pengolahan  data  yang  dilakukan.  Hasil  yang  diperoleh  dari  pengolahan  data  akan menjadi dasar dalam penarikan kesimpulan dalam penelitian ini.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1021-1029 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  membahas  tentang  tahapan  pengerjaan  pengolahan  data menggunakan  bahasa  pemrograman  python  melalui  google  colab  dengan    untuk mendapatkan  hasil  yang  dapat  digunakan  untuk  penarikan  kesimpulan  dari penelitian.

## 3.1. Menyiapkan Dataset
Dataset yang telah dipersiapkan untuk pengolahan data dipastikan memiliki jumlah kelas yang setara ataun proporsional dan bersih dari nilai nilai outlier agar tidak  mengganggu  kinerja  model  K-NN.  penyeimbangan  jumlah  kelas  dan pembersihan  data  dari  outlier  dilakukan  secara  manual  menggunakan  Excel. Dengan  cara  ini,  dataset  yang  digunakan  dapat  terdistribusi  secara  merata  dan bebas  dari  anomali  sehingga  model  K-NN  dapat  beroperasi  dengan  optimal  dan menghasilkan akurasi yang baik.

## 3.1.1. Import Library
Python  memiliki  banyak  modul  yang  siap  digunakan  sesuai  kebutuhan  [7]. Dalam  hal  ini  yang  dimaksud  adalah library . library python  dapat  memudahkan pengelolaan  data  seperti  membaca  dataset,  melakukan  perhitungan  matematika, membuat  visualisasi  data,  memisahkan  data  latih  dan  data  uji,  hingga  membantu memanggil fungsi untuk membantu penghitungan accuracy, precision, recall, dan f1 . Adapun library yang  digunakan  untuk  pengolahan  data  antara  lain  pandas, matplotlib.pyplot, numpy, dan sklearn.
Gambar 2. Kode Import Library Python

## 3.1.2. Menampilkan Dataset
Dataset  yang  telah  disusun  sebelumnya  kemudian  diupload  ke  Google  Colab. Data  tersebut  dibaca  menggunakan  variabel  data  yang  diisi  dengan  fungsi ‘pd.read_excel’ .
Gambar 3. Tampilan Dataset di Google Colab
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1021-1029 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.1.3. Visualisasi Jumlah Data
Code  untuk  menampilkan  visualisasi  data  menggunakan  library  matplotlib dari  kolom  data  ‘ E-Wallet ’.    Selanjutnya,  plt.title(‘Jumlah  Pengguna  E  –  Wallet’) digunakan  untuk  memberikan  judul  utama  pada  grafik.  Code  plt.xlabel('Jenis  E- wallet')  dan  plt.ylabel('Jumlah  Pengguna')  digunakan  untuk  memberikan  label pada sumbu x dan sumbu y.
Adapun total jumlah data yang digunakan adalah 400 data responden dimana tiap E-Wallet memiliki jumlah 100 penilai yang sama untuk mencegah terjadinya bias saat perhitungan data nantinya.
Gambar 4. Visualisasi Jumlah Data
3.1.4. Memilih Kolom Dataset yang Akan Diolah Variabel  selected_columns  digunakan  untuk  memilih  fitur  atau  kolom  yang menjadi  indikator  penilaian.  Setelah  menentukan  fitur  atau  kolom  lewat  variabel selected_columns  maka  data  akan  didefinisikan  ulang  melalui  variabel selected_dataset untuk pengolahan data.
Gambar 5. Memilih Kolom yang Akan Diolah
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1021-1029 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.1.5. Merepresentasikan Nilai Numeric dengan LabelEncoder
Algoritma  K-NN  bekerja  dengan  cara  menghitung  jarak,  dikarenakan  dataset yang  diperoleh  merupakan  data  kategorik  seperti  “sangat  Baik”,  “Baik”,  “Cukup”, “Buruk”  dan  “Sangat  Buruk”  untuk  setiap  indikator  penilaian  membuat  data  tidak dapat  diukur  jaraknya,  oleh  karena  itu  fungsi ‘LabelEncoder’ dilakukan  untuk merepresentasikan  data  kategorik  menjadi  data numeric sehingga  jarak  dapat dihitung.
Gambar 6. Representasi Numeric dengan LabelEncoder
3.1.6. Memisahkan Fitur Dan Label serta Membagi Data Latih Dan Data Uji
Model  K-NN  dilatih  menggunakan  fitur  dari  dataset  untuk  mempelajari  pola dalam  data,  oleh  karena  itu  fitur  dan  label  harus  dipisah  supaya  model  dapat mempelajari  pola  yang  tepat.  Setelah  fitur  dan  label  dipisah  selanjutnya  data  akan dibagi menjadi data latih dan data uji. Dalam hal ini data latih yang akan digunakan sebanyak 80% dari jumlah data, dan data uji sebanyak 20%.
Gambar 7. Memisahkan Fitur dan Label, Membagi Data Latih dan Data Uji

## 3.1.7. Melatih K-NN dan Melakukan Prediksi Data Uji
Setelah pemisahan data latih dan data uji dilakukan maka model perlu dilatih. dalam hal ini peneliti menggunakan nilai k = 4  menggunakan ‘KneighborsClassier’ untuk  melatih  model  K-NN  dari  data  latih  menggunakan  fungsi ‘fit’ .  Setelah  model dilatih  maka  model  tersebut  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  pada  data  uji menggunakan fungsi ‘predict’ .
Gambar 8. Melatih K-NN dan Prediksi Data Uji
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1021-1029 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
3.1.8. Menghitung Akurasi Model, Precision , Recall , dan F-1 Score Accuracy atau  akurasi  adalah  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dengan nilai aktual [8]. penghitungan akurasi model dapat dilakukan dengan menggunakan fungsi ‘accuracy_score’ dengan didapatkan hasil 72% akurasi K-NN. Precision adalah rasio prediksi positif yang benar dibandingkan dengan total prediksi  positif  [9].  Untuk  menghitung  nilai  precision  dapat  menggunakan  fungsi ‘precision_score’ dan didapatkan hasil 72%.
Recall  menunjukkan  seberapa  baik  model  dalam  menangkap  semua  kasus positif  [10].  Untuk  menghitung  nilai  precision  dapat  menggunakan  fungsi ‘recall_score’ dan didapatkan hasil 72%.
f1  adalah  nilai  keseimbangan  atau  rata-rata  dari  precision  dan  recall  [11]. Untuk  menghitung  nilai  precision  dapat  menggunakan  fungsi ‘f1_score’ dengan hasil 72%.
Gambar 9. Accuracy, Precision, Recall, dan f1

## 3.2. Mengkonversi Data ke Nilai Numeric
Sebelum menghitung persentase kepuasan pengguna tiap E-Wallet , data perlu dikonversi  ke  tipe  numerik  agar  perhitungan  dapat  dilakukan.  Variabel  mapping yang  didefinisikan  dengan  skala  Sangat  Baik  =  5,  Baik  =  4,  Cukup  =  3,  Buruk  =  2, Sangat  Buruk  =  1.  fungsi ‘replace’ dapat  digunakan  untuk  mengganti  nilai  dalam bentuk angka berdarkan definisi yang telah dibuat di variabel mapping.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1021-1029 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.2.1 Menghitung Persentase Kepuasan Pengguna Setiap E-Wallet
Untuk  mengitung  persentase  kepuasan  pengguna,  peneliti  menggunakan rumus,  persentase  =  jumlah  kepuasan  pengguna/jumlah  pengguna  x  100.  tahap awal  yang  dilakukan  adalah  mencari  nilai  rata-rata  kepuasan  pengguna  tiap E- Wallet secara  perorangan  menggunakan  fungsi ‘mean’ berdasarkan  8  indikator penilaian  terhadap E-Wallet .  Setelah  penghitungan  rata-rata  skor  perorangan dilakukan  maka  dari  hasil  rata-rata  akan  dilakukan  penghitungan  total  kepuasan pengguna  dengan  kriteria  skor  >  =  4,  diikuti  dengan  variabel  yang  berisi  jumlah pengguna E-Wallet.
Gambar 11. Menghitung Mean Kepuasan dan Jumlah Pengguna
Setelah code untuk menghitung jumlah pengguna puas dan jumlah pengguna dompet  digital  dijalankan  maka  variabel  yang  berisi  nilai,  dalam  hal  ini  nilai variabel pengguna puas akan dibagi dengan variabel jumlah pengguna tiap dompet digital  dan  dikali  dengan  100.  Hasil  dari  perhitungan  persentase  tiap E-Wallet adalah Dana 82%, Ovo 93%, Gopay 91%, dan Shoppepay 88%.
Gambar 12. Hasil Persentase Kepuasan
4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  akhir  dari  penelitian  ini  dalam  menganalisis  tingkat kepuasan  pengguna E-Wallet ,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  metode K-Nearest Neighbor memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik  yaitu  72%,  dalam mengklasifikasikan  tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi E-Wallet .  Hasil
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 2, Agustus 2024, pp 1021-1029 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
menunjukkan  gambaran  bahwa  masing-masing  dompet  digital  memiliki  tingkat persentase  kepuasan  pengguna  yang  bervariasi,  di  mana  aplikasi  Dana  mencapai 84%, Ovo menunjukkan persentase kepuasan tertinggi yaitu 93%, Gopay 90%, dan Shopeepay 88%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aaputra, S.A., Rosiyadi, D., Gata, W., Husain, SM., “ Analisis Sentimen E-Wallet Pada Google  Play  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Berbasis  Particle  Swarm Optimization ” ,  Jurnal  Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi,  Vol.  3,  No.3, Desember 2019.
[2] Inggiharti,  N.,  “Pengaruh  Electronic  Wallet  terhadap  Kegiatan  Keuangan  Indonesia (Perbandingan  Aplikasi  Elektronik  Wallet  Milik  Perusahaan  Financial  Technology terhadap  Aplikasi  Electronic  Wallet  milik  Bumn)”,  University  of  Bengkulu  Law Journal, Vol. 5, No.1, pp 74-88, Mei 2020.
[3] Prameswari,  A.,  Hasibuan,  DN.,  Bayani  LN,  Nurbaiti.,    “Analisis  Faktor  Faktor  Yang Mempengaruhi Minat Konsumen Dalam Menggunakan Sistem Pembayaran E-Wallet (Studi Kasus Pada Mahasiswa UINSU Medan)”, Jurnal Ekonomi Islam, Vol.6., Vol. 2, Juni 2021.
[4] Saraswita,  FE.,  Rini,  PD.,  Abdiansyah,  A.,  “Analisis  Sentimen  E-Wallet  di  Twitter Menggunakan  Support  Vector  Machine  dan  Recursive  Feature  Elimination”,  Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol.5, No.4, Oktober 2021.
[5] Saputra,  M., Sibaduke,  JP.,  Sinulingga,  RP.,  Tamba  RB.,  “Analisis  Metode  Algoritma  K- Nearest  Neighbour  (K-NN)  dan  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Diabetes  Mellitus”, Jurnal Tekinkom, Vol.6, No.2, 2023.
[6] Melinda, V., Zainil, M., “Penerapan Model Project Based Learning untuk Meningkatkan Kemampuan  Komunikasi  Matematis  Siswa  Sekolah  Dasar  (Studi  Literatur)”,  Jurnal Pendidikan Tambusai, Vol.4, No.2, pp 1526-1539, 2020.
[7] Retnoningsih,  E.,  Pramudita,  R.,  “Mengenal  Machine  Learning  Dengan  Teknik Supervised  dan  Unsupervised  Learning  Menggunakan  Python”,  BINA  INSANI  ICT JOURNAL, Vol.7, No.2, 2020.
[8] Suryati,  E.,  Styawati.,  Aldino,  A.R.,  “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Model  Word2vec  Text  Embedding  Dan  Algoritma Support Vector Machine (SVM)”, Jurnal Teknologi dan Sistem Informmasi, Vol.4, No.1, pp 96-106, Maret 2023.
[9] Herlistiono,  I.,  Violina,  S.,  “Model  Prediksi  Risiko  Stroke  Menggunakan  Machine Learning",  Journal  of  Information  Technology  and  Computer  Science,  Vol.7,  No.4, 2024.
[10] Daiman, C.N., Rahman, A.Y., Nudiansyah, F., “Klasifikasi Teks Berita Breaking News di Manggarai  Menggunakan  Long  Short  Term  Memory  (Lstm)",  Jurnal  MNEMONIC, Vol.7, No.2, September 2024.
[11] Kurniawan, D., Hidayat, F.O., Agung, H.S., “Analisis Performa Model Lightgbm
Dalam  Prediksi  Intensitas  Hujan  Wilayah  Stasiun  Meteorologi  Kelas  1  Kualanamu", Jurnal Penelitian Sains dan Teknologi Indonesia, Vol.3, No.1, Juni 2024.