Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor pada Twitter untuk Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Larangan Mudik 2021

Diah Ayu Lestari, Deni Mahdiana

Sari


Media sosial Twitter merupakan media yang banyak digunakan oleh masyarakat dalam menyampaikan sebuah opini yang sedang hangat dibahas. Kebijakan larangan mudik yang diterapkan oleh pemerintah saat ini belum diketahui opini atau pendapat masyarakat terhadap pelaksanaan larangan mudik 2021 ini, sehingga pemerintah kesulitan dalam mengevaluasi kebijakan larangan mudik tersebut. Penelitian ini akan melakukan analisis sentimen menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan menerapkan metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRIPS-DM). Pada penelitian ini data bersih yang digunakan berjumlah 4.799 tweet, yang diambil dari media sosial twitter pada 04 April 2021 – 17 Mei 2021 dengan sentimen positif berjumlah 834 tweet dan 3.965 tweet sentimen negatif. Penelitian ini menghasilkan bahwa K-NN dapat diimplementasikan dengan baik dikarenakan mencapai nilai akurasi sebesar 86.67 % dengan nilai recall 39.52 %, precision 70.97 % dan spencificity sebesar 96.60%  menggunakan split data perbandingan 80 untuk data training dan 20 untuk data testing dengan nilai k=3. Sehingga dapat dikatakan bahwa algoritma K-NN dapat mengklasifikasikan data secara benar dan baik.


Kata Kunci


Analisis Sentimen, CRIPS-DM, K-Nearest Neighbor, Larangan Mudik

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


F. Sandi dan CNBC Indonesia, “Tok! Pemerintah Resmi Larang Mudik Lebaran, Ini Alasannya,” 2021. https://www.cnbcindonesia.com/news/20210328063301-4-233390/tok-pemerintah-resmi-larang-mudik-lebaran-ini-alasannya (diakses Apr 07, 2021).

Kominfo, “Larangan Mudik Kurangi Risiko Akibat Covid-19,” www.kominfo.go.id, 2021. https://www.kominfo.go.id/content/detail/33520/larangan-mudik-kurangi-risiko-akibat-covid-19/0/berita (diakses Apr 05, 2021).

Tim Komunikasi Komite Penanganan Corona Virus Disease 2019 (COVID-19), “Pasien Sembuh Terus Bertambah Menjadi 1.391.742 Orang,” 2021. https://covid19.go.id/berita/pasien-sembuh-terus-bertambah-menjadi-1391742-orang (diakses Apr 07, 2021).

Liputan6, “Terbongkar, Alasan Kuat Pemerintah Larang Mudik Lebaran 2021,” 2021. https://www.liputan6.com/bisnis/read/4524936/terbongkar-alasan-kuat-pemerintah-larang-mudik-lebaran-2021 (diakses Apr 07, 2021).

F. Sodik dan I. Kharisudin, “Analisis Sentimen dengan SVM , NAIVE BAYES dan KNN untuk Studi Tanggapan Masyarakat Indonesia Terhadap Pandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter,” vol. 4, hal. 628–634, 2021.

T. A. M, Y. Alkhalifi, N. A. Mayangky, dan W. Gata, “Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Larangan Mudik pada Twitter Menggunakan Naive Bayes,” CoreIT, vol. 6, no. 2, 2020.

R. Pebrianto, T. Rivanie, R. Nurfalah, W. Gata, dan M. F. Julianto, “Adopsi Algorithm Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen Larangan Mudik Lebaran 2020 pada Twitter,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. V, no. 1, hal. 135–138, 2020, doi: 10.31294/jtk.v4i2.

R. Sari, “Analisis Sentimen Pada Review Objek Wisata Dunia Fantasi Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-Nn),” EVOLUSI J. Sains dan Manaj., vol. 8, no. 1, hal. 10–17, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7371.

A. Bode, “K-Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Menggunakan Backward Elimination Untuk Prediksi Harga Komoditi Kopi Arabika,” Ilk. J. Ilm., vol. 9, no. 2, hal. 188–195, 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i2.139.188-195.

D. T. Larose, Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining, Second Edi. New Jersey: John Wiley & Son, 2014.

Herdiawan, “Analisis Sentimen Terhadap Telkom Indihome Berdasarkan Opini Publik Menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Komput. dan Inform., 2018.

F. Z. Tala, “A Study of Stemming Effects on Information Retrieval in Bahasa Indonesia,” M.Sc. Thesis, Append. D, vol. pp, hal. 39–46, 2003.

D. H. Wahid dan A. SN, “Peringkasan Sentimen Esktraktif di Twitter Menggunakan Hybrid TF-IDF dan Cosine Similarity,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst., vol. 10, no. 2, hal. 207, 2016, doi: 10.22146/ijccs.16625.




DOI: http://dx.doi.org/10.52958/iftk.v17i2.3629

Article Metrics

Sari view : 410 times
PDF - 312 times

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


##submission.copyrightStatement##

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN : 2655-139X (ONLINE)

ISSN : 0216-4221 (PRINT)

Jurusan Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta

e-mail: informatik@upnvj.ac.id