Anandhita, V. H. (2013). Studi Pemilihan Layanan Jasa Pengiriman Oleh Pelaku Bisnis Online Sebagai Sarana Distribusi Produk Menggunakan Strategi Marketing Mix Di Dki Jakarta. Jurnal Penelitian Pos Dan Informatika, 3(1), 1–18.
Andira, A., Runtuk, J. K., & Maukar, A. L. (2020). Studi Simulasi Sistem Pada Perusahaan Jasa Pengiriman Barang dan Ekspedisi. Jurnal Rekayasa Sistem Industri, 9(3), 145–152.
Anggraini, N., & Suroyo, H. (2019). Comparison of Sentiment Analysis against Digital Payment “T-cash and Go-pay” in Social Media Using Orange Data Mining. Journal of Information Systems and Informatics, 1(2), 152–163.
Balya. (2003). Analisis Sentimen Pengguna Youtube Di Indonesia Pada Review Smartphone Menggunakan Naïve Bayes. 4–16.
Bharata, H. K., & Sulistyowati, H. (2018). Analisa Sentimen tentang Reuni 212 pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia menggunakan R Studio.
Jurnal Gerbang, 8(2), 1–8.
Fitri, E. (2020). Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine.
Jurnal Transformatika, 18(1), 71.
Gunawan, B., Pratiwi, H. S., & Pratama, E. E. (2018). Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 4(2), 113.
Habiba, A. miftahul I., Prasetiadi, A., & Ramdani, C. (2020). Analisis Kesehatan Terumbu Karang Berdasarkan Karakteristik Sungai, Laut, Dan Populasi Area Pemukiman Menggunakan Machine Learning. IJIS - Indonesian Journal On Information System, 5(2), 187–199.
Hand, David, dkk. 2001. Principles of Data Mining. Cambrige : MIT Press Harahap, F. (2015). Penerapan Data Mining dalam Memprediksi Pembelian cat.
Konferensi Nasional Sistem & Informatika, 1(2), 102–108.
https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004elian cat. Konferensi Nasional Sistem & arInformatika, 1(2), 102–108.
Harijiatno, S. D. (2019). Analisis Sentimen Pada Twitter Menggunakan Multinominal Naive Bayes. April, 33–35.
Hendrian, S. (2018). Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Siswa Dalam Memperoleh Bantuan Dana Pendidikan. Faktor Exacta, 11(3).
https://databoks.katadata.co.id/ (diakases pada tanggal 17 September 2021) https://datareportal.com/ (diakases pada tanggal 16 September 2021)
https://iprice.o.id/trend/insights/konsumen-indonesia-menginginkan-pengalaman- pengiriman-e-commerce-yang-lebih-baik-sebuah-survei-oleh-parcel-perform-membuktikan/)
https://www.bps.go.id/ (diakases pada tanggal 16 September 2021)
https://www.topbrand-award.com/en/2020/06/jasa-kurir-fase-2-2020/ (diakases pada tanggal 23 September 2021)
https://www.unionlogistics.co.id/sejarah-berdirinya-jasa-pengiriman-pertama-indonesia/ (diakases pada tanggal 16 September 2021)
Hudaya, C. S., Fakhrurroja, H., & Alamsyah, A. (2019). Analisis Persepsi Konsumen Terhadap Brand Go-Jek Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Sentiment Analysis Dan Topic Modelling. Jurnal Mitra Manajemen, 3(6), 664–673.
Hutto, C. J., & Gilbert, E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text, 10
Jiawei,dkk. (2012). Data Mining Concepts and Techniques, 3rd Edition. USA : Elsevier
Kang, Z., Catal, C., & Tekinerdogan, B. (2020). Machine learning applications in production lines: A systematic litewigunare review. Computers and Industrial Engineering, 149(July), 106773.
Kazolis, D., & Gerontidis, I. (2020). Knowledge Mining from Student Data.
Journal of Engineering Science and Technology Review, 47(Special Issue), 299–302.
Laming, S. (2020). Tren E-Commerce Pada Era Pandemi COVID-19. In Jurnal Penelitian Humano (Vol. 11, Issue 2, pp. 55–63).
Mahendrajaya, R., Buntoro, G. A., & Setyawan, M. B. (2019). Analisis Sentimen Cyberbullying pada Komentar Instagram dengan Metode SVM.
Mardi, Y. (2017). Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5. Edik Informatika, 2(2), 213–219.
Maya, S., & Yohanna, L. (2018). Identification of Problems and Solution of The Micro Small Middle Entreprise with Nvivo-Software. Sosio E-Kons, 10(2), 121.
Mellisa, I. (2019). Building Data Mining Decision Tree Model for Predicting Employee Performance. Journal of Applied Information, Communication and Technology, 6(2), 75–86.
Muktafin, E. H., Kusrini, K., & Luthfi, E. T. (2020). Analisis Sentimen pada Ulasan Pembelian Produk di Marketplace Shopee Menggunakan Pendekatan Natural Language Processing. Jurnal Eksplora Informatika, 10(1), 32–42.
Pane, S. F., Owen, A., & Prianto, C. (2021). Analisis Sentimen UU Omnibus Law pada Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine. Jurnal Telekomunikasi Dan Komputer, 11(2), 130.
Pantelimon, F.V., Georgescu, T., danPoseradu , B.S. 2020. The Impact Og Mobile E-Commerce On GDP : A Comparative Analysis Between Romania And Germany And How Covid-19 Influences The E-Commerce Activity Worldwide. Journal of Informatica Economica 24(2), 27-41
Paramitasari, N. (2016). Analisis Kualitas Pelayanan Jasa Menggunakan Metode SERVQUAL Di Bagian Penerimaan Mahasiswa Baru Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya Bandar Lampung. Jurnal Manajemen Magister, 02(01), 83–94.
Pencari Artikel Ilmiah. Program Studi Teknik Informatika dan Program Studi Sistem Informasi, 6.
Php, M., Bekasi, K., Noviana, R., Margonda, J., No, R., & Cina, P. (2021).
Perancangan Web Sistem Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Metode Valence Aware Dictionary And Sentimen Reasoner (Vader) Menggunakan PHP & MysSQL pada Pemerintah Kota Bekasi. Jurnal Ilmiah Komputasi, 20(1), 1–14.
Poernomo, A. D., & Suharjito, S. (2019). Indonesian online travel agent sentiment analysis using machine learning methods. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 14(1), 113.
Prakoso, I. A., Kusnadi, & Nugraha, B. (2018). Scientific Journal Widya Teknik.
Scientific Journal Widya Teknik, 17(2), 63–71.
Pt, P., Abadi, E., Mauliah, S., & Indayani, L. (2021). International journal on orange technologies. April, 54–62.
Putra, M. W. A., Susanti, Erlin, & Herwin. (2020). Analisis Sentimen Dompet Elektronik Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. IT Journal Research and Development, 5(1), 72–86.
Riszky, A. R., & Sadikin, M. (2019). Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer, 7(3), 103–108.
Rohman, S., & Abdul, F. W. (2020). Pengaruh Kualitas Pelayanan Dan Ketepatan Pengiriman Terhadap Kepuasan Pelanggan Dalam Menggunakan Jasa Pengiriman Barang Ninja Express Di Masa Pandemi Covid-19. Jurnal Logistik Indonesia, 5(1), 73–85.
Sari, F. V., & Wibowo, A. (2019). Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd.
Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, 2(2), 681–686.
Sartika, D., & Indra, D. (2017). Perbandingan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes, Nearest Neighbour, dan Decision Tree pada Studi Kasus Pengambilan Keputusan Pemilihan Pola Pakaian. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 1(2), 151–161.
Setiawan, A., Aurachman, R., Teknik, F., Telkom, U., & Index, C. S. (2017).
Analisis Kebutuhan Pelayanan Jasa Pengiriman Paket Analysis Analysis of Service Requirements of Kantorpos Packages Delivery. 4(2), 2445–2452.
Sharma, A., Kumar, R., & Mansotra, V. (2016). Proposed Stemming Algorithm for Hindi Information Retrieval. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering (An ISO Certified Organization), 3297(6), 11449–11455.
Silalahi, S. L. B., Handayani, P. W., & Munajat, Q. (2017). Service Quality Analysis for Online Transportation Services: Case Study of GO-JEK.
Procedia Computer Science, 124, 487–495.
Silva, Ivan Nunes da, dkk.2017.Artificial Neural Networks. USA : Springer Publishin
Somadi, & Hidayat, F. (2019). Rancangan Strategi Untuk Mengatasi Penolakan Truk Dan Kontainer Oleh Customer. Jurnal Logistik Bisnis, 9(2), 118–124.
Somadi, S. (2020). Evaluasi Keterlambatan Pengiriman Barang dengan Menggunakan Metode Six Sigma. Jurnal Logistik Indonesia, 4(2), 81–93.
Sondang Tesalonika Simanjuntak. (2021). Analisis Sentimen Pada Layanan Gojek Indonesia Menggunakan Xtreme Gradient Boosting.
Stock, J. R. (1993). International Journal of Physical Distribution & Logistics Management. Marketing Intelligence & Planning, 11(6), 13–15.
Supit, R. M., Rompis, S. Y. R., & Lefrandt, L. I. R. (2018). Model Pemilihan Moda Transportasi Online di Kota ManadoSupit, R. M., S. Y. R. Rompis, and L.
I. R. Lefrandt. 2018. ‘Model Pemilihan Moda Transportasi Online Di Kota Manado’. Jurnal Sipil Statik 7(1):35–47. Jurnal Sipil Statik, 7(1), 35–47.
Uma, J., scholar, R., Prabha, D., & Professor, A. (2020). Machine Learning Technique in Sentiment analysis using Naïve Bayes Classifier.
International Journal of Advanced Science and Technology, 29(7), 14542–
14550.
Utomo, P. E. P., Manaar, M., Khaira, U., & Suratno, T. (2021). Analisis Sentimen Online Review Pengguna Bukalapak Menggunakan Metode Algoritma TF-IDF. JUSS (Jurnal Sains Dan Sistem Informasi), 2(2), 35–39.
Vikasari, C. (2018). Sistem Informasi Manajemen Pada Jasa Expedisi Pengiriman Barang Berbasis Web. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 4(2), 123–132.
Widagdo, A. S., W.A, B. S., & Nasiri, A. (2020). Analisis Tingkat Kepopuleran E-Commerce Di Indonesia Berdasarkan Sentimen Sosial Media
Menggunakan Metode Naïve Bayes. Jurnal Informa : Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat, 6(1), 1–5.
Wiguna, R. A. raffaidy, & Rifai, A. I. (2021). Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twitter Mengenai Omnibus Law Menggunakan Orange Data Mining.
Journal of Information Systems and Informatics, 3(1), 1–12.
LAMPIRAN
28 Juni