Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Analisis Sentimen Publik Terhadap Pembelajaran Daring

Jepi Supriyanto, Debby Alita, Auliya Rahman Isnain

Abstract


Penelitian ini dilakukan untuk menerapkan algoritma KNN (K-Nearest Neighbor) dalam melakukan sentimen analisis pengguna Twitter tentang isu terkait kebijakan pemerintah tentang Pembelajaran Daring. penelitian menggunakan data Tweet sebanyak 1825 data tweet Bahasa Indonesia data dikumpulkan sejak tanggal 1 Februari 2020 sampai dengan 30 September 2020. Menggunakan library python yaitu Tweepy .pembobotan kata menggunakan TF-IDF, akan dilakukan klasifikasi nilai sentimen ke dalam dua kelas yaitu positif dan negatif. Setelah dilakukan pengujian dengan K sebanyak 20 didapatkan hasil akurasi tertinggi terdapat Pada saat K = 10 dengan nilai akurasi 84,65% dengan presisi mencapai 87%, recall 86% f measure 87% serta error rate mencapai 0,12% dan di dapatkan pula kecenderungan opini publik terhadap Pembelajaran Daring Cenderung Positif.

Full Text:

PDF

References


A. P. Opute, B. O. Irene, and C. G. Iwu, “Tourism service and digital technologies: A value creation perspective,†African J. Hosp. Tour. Leis., 2020.

Y. Mejova, “Sentiment Analysis : An Overview Comprehensive Exam Paper,†Science (80-. )., 2009.

B. Trstenjak, S. Mikac, and D. Donko, “KNN with TF-IDF based framework for text categorization,†Procedia Eng., vol. 69, pp. 1356–1364, 2014.

Y. Tu, “Machine learning,†in EEG Signal Processing and Feature Extraction, 2019. doi: 10.1007/978-981-13-9113-2_15.

P. Lestari, D. Darwis, and D. Damayanti, “Komparasi Metode Ecomomic Order Quantity Dan Just In Time Terhadap Efisiensi Biaya Persediaan,†J. Akunt., vol. 7, no. 1, pp. 30–44, 2019.

D. A. Megawaty and D. Santia, “Assessment of The Alignment Maturity Level of Business and Information Technology at CV Jaya Technology,†in 2019 International Conference on Computer Science, Information Technology, and Electrical Engineering (ICOMITEE), 2019, pp. 54–58.

S. Setiawansyah, A. T. Priandika, B. Ulum, A. D. Putra, and D. A. Megawaty, “UMKM Class Determination Support System Using Profile Matching,†Bull. Informatics Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 46–54, 2022.

A. T. Priandika, “SISTEM PENGENDALIAN INTERNAL MONITORING INVENTORY OBAT MENGGUNAKAN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT,†J. Ilm. BETRIK Besemah Teknol. Inf. dan Komput., vol. 12, no. 1, pp. 36–44, 2021.

S. A. Widiana, S. Sintaro, R. Arundaa, E. Alfonsius, and D. Lapihu, “Aplikasi Penjualan Baju Berbasis Web (E-Commerce) dengan Formulasi Penyusunan Kode,†J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci., vol. 1, no. 1 SE-Articles, pp. 35–43, Jan. 2023, doi: 10.58602/itsecs.v1i1.11.

F. Hamidy and I. Yasin, “Implementation of Moving Average for Forecasting Inventory Data Using CodeIgniter,†J. Data Sci. Inf. Syst., vol. 1, no. 1, pp. 17–23, 2023.

M. N. D. Satria, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Staff Administrasi Menggunakan Metode VIKOR,†J. Artif. Intell. Technol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 39–49, 2023.




DOI: https://doi.org/10.33365/jatika.v4i1.2468

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Jepi Supriyanto, Debby Alita, Auliya Rahman Isnain

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

Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA)

Published by Universitas Teknokrat Indonesia
Organized by Program Studi S1 Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Jl. Zainal Abidin Pagaralam, No.9-11, Labuhanratu, Bandarlampung, Indonesia
Phone : 0721 70 20 22

Website : http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika

Email    : jatika@teknokrat.ac.id

Creative Commons License
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA) is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.