## Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter terhadap Kenaikan Harga BBM dengan Metode K-NN
Tiara Dwi Arista 1 , Yusra 2 , Muhammad Fikry 2 , Lola Oktavia 4 1,2,3,4 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Jl. HR. Soebrantas No.Km.15, RW. 15, Simpang Baru, Pekanbaru, Indonesia.
E-mail : 1 11950125405@students.uin-suska.ac.id, 2 yusra@uin-suska.ac.id, 3 muhammad.fikry@uin- suska.ac.id, 4 lola.oktavia@uin-suska.ac.id
Abstrak . Kenaikan harga Bahan Bakar Minyak (BBM) di Indonesia merupakan isu besar yang menjadi topik utama  hingga  saat  ini.  Kenaikan  harga  BBM  di  Indonesia  telah  belangsung  sejak  awal  September  2022. Kebijakan  pemerintah  menaikkan  harga  BBM  kemudian  menimbulkan  banyak  opini  dari  kalangan masyarakat. Opini masyarakat terkait kebijakan pemerintah menunjukan adanya sentimen positif dan negatif yang  dapat  dilihat  melalui  media  sosial,  seperti  Twitter.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengklasifikasikan  sentimen  masyarakat  terhadap  kenaikan  harga  BBM  di  Twitter.  Jumlah  data  yang digunakan  adalah 3000 tweet yang dikumpulkan berdasarkan kata kunci yaitu “Kenaikan BBM” dan “BBM naik”. Penerapan metode K-Nearest Neighbor (K-NN), Feature Weighting (TF-IDF), dan Feature Selection (Threshold)  akan  dilakukan  implementasi  dengan  menggunakan  tools  yaitu  Google  Collab.  Berdasarkan hasil  pengujian  metode  K-NN  menggunakan  confusion  matrix  pada  10  nilai  K  yang  berbeda (3,5,7,9,11,13,15,17,19,21)  dengan  mekanisme  perbandingan  yang  digunakan  70:30,  80:20,  dan  90:10 diperoleh akurasi paling tinggi sebesar 83,3% pada K=13 dan K=15 untuk perbandingan data training dan testing 90:10.
Kata Kunci : Klasifikasi Sentimen, K-NN, Twitter, Kenaikan BBM
Abstract. The rise in fuel prices in Indonesia has become a significant issue that remains a central topic today. The  increase  in  fuel  prices  in  Indonesia  has  been  ongoing  since  early  September  2022.  The  government's policy  to  raise  fuel  prices  has  generated  various  opinions  from  the  public.  Public  opinions  regarding  the government's  policy  can  be  seen  through  social  media  platforms  such  as  Twitter,  where  both  positive  and negative sentiments are expressed. The objective of this research is to classify public sentiment toward the fuel price hike on Twitter. A dataset consisting of 3000 tweets will be collected using keywords " fuel price hike” and " fuel increases”. The K-Nearest Neighbor (K-NN), Feature Weighting (TF-IDF), and Feature Selection (Threshold) will be implemented using Google Colab. Based on the testing results of the K-NN method using a confusion matrix with 10 different K values  (3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21) and comparison mechanisms of 70:30, 80:20,  and 90:10, the highest accuracy of 83.3% was achieved at K=13 and K=15 for the 90:10 training and testing data ratio.
Keyword : Sentiment Classification, K-NN, Twitter, Fuel Inscrease

## PENDAHULUAN
Bahan Bakar Minyak (BBM) adalah energi yang dihasilkan dari bahan alamiah minyak dan gas bumi. BBM termasuk komoditas  penting  yang  tidak  bisa  dilepaskan  dari masyarakat [1]. Dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari  masyarakat  membutuhkan  BBM.  Oleh  karena  itu, harga  BBM  mempengaruhi  kenaikan  harga- harga kebutuhan masyarakat [2]. Kenaikan harga BBM berdampak besar bagi masyarakat seperti keterlibatan dalam naiknya harga barang dan jasa, penurunan daya beli masyarakat, terhambatnya produksi masyarakat dan inflasi.
Gejolak harga BBM di Indonesia sebenarnya sudah terlihat sejak tahun 2013 [2]. Saat ini, harga minyak global  telah  mencapai  US$100  per  barel,  yang  berdampak  pada  kenaikan  harga  BBM  di  Indonesia  [3]. Kenaikan harga BBM di Indonesia merupakan isu besar yang menjadi topik utama hingga saat ini. Kenaikan harga  BBM  di  Indonesia  telah  berlangsung  sejak  awal  September  2022.  Presiden  Joko  Widodo  (Jokowi) memutuskan  untuk  menyesuaikan  harga  BBM  bersubsidi.  Jokowi  mengakui  bahwa  keputusan  untuk menyesuaikan  harga  BBM  bersubsidi  merupakan  keputusan  sulit.  Pemerintah  juga  telah  berusaha  dengan maksimal agar  masyarakat terlindungi dari fluktuasi harga minyak dunia. Tetapi menurut Jokowi, saat ini
situasi Anggaran Pendapatan Negara (APBN) dianggap tidak lagi memungkinkan untuk mempengaruhi hal tersebut.  Pada  tahun  2022,  anggaran  subsidi  dan  kompensasi  BBM  telah  naik  tiga  kali  lipat  dari  angka sebelumnya,  yaitu  Rp152,5  triliun  menjadi  Rp502,4  triliun  dan  diperkirakan  akan  terus  bertambah. Pemerintah akhirnya menaikkan harga BBM bersubsidi yang telah diputuskan oleh Menteri ESDM Arifin Tarif di Instana Negara. Perihal kenaikan harga BBM terdapat Pertalite yang naik tarif dari Rp7.650 menjadi Rp10.000 per liter, Solar  dari Rp5.150 menjadi Rp6.800 per liter, serta Pertamax dari  Rp12.500 menjadi Rp14.500 per liter.
Kebijakan  pemerintah  menaikkan  harga  BBM  kemudian  menimbulkan  banyak  opini  dari  kalangan masyarakat.  Opini  mengenai  kenaikan  harga  BBM  menunjukan  adanya  sentimen  positif  dan  negatif. Sentimen masyarakat terkait kebijakan pemerintah bisa terlihat melalui platform media sosial yang populer pada  kalangan  masyarakat,  seperti  Twitter . Pada  tahun  2019,  sekitar  6,43  juta  orang  di  Indonesia menggunakan  Twitter  yang  setara  dengan  sekitar  52%  dari  seluruh  pengguna  media  sosial  [4].  Twitter menjadi  petunjuk  kemampuan  individu  dalam  mengomunikasikan,  menerima,  dan  menyebarluaskan informasi  lainnya  kepada  pengguna  lain  agar  masyarakat  umum  mengetahuinya  [5].  Informasi  ini  dapat mengukur opini publik untuk mengetahui sentimen tentang kenaikan  harga BBM yang sedang terjadi saat ini. Untuk itu maka diperlukan klasifikasi sentimen terhadap kenaikan harga BBM agar dapat memperkirakan kelas yang labelnya tidak diketahui.
K-Nearest  Neighbor (K-NN)  merupakan  teknik  klasifikasi  yang  paling  terkenal  [6].  Metode  K-NN termasuk supervised  learning, dimana  data  dikelompokkan  ke  dalam  kelas-kelas  yang  telah  ditentukan berdasarkan jarak terpendek dari data [7]. Metode K-NN sendiri  sudah banyak digunakan pada penelitian sebelumnya,  seperti  penelitian  [8]  mengenai  klasifikasi  komentar bullying pada  Instagram.  Penelitian  ini menggunakan 1000 data yang mana diantaranya 500 tidak bully dan 500 bullying . Ditemukan akurasi paling tinggi  pada  K=13  di  rasio  90:10  pada fold= 6  yakni  mencapai  77%.  Penelitian  berikutnya  [9]  membahas mengenai klasifikasi sentimen masyarakat terhadap new normal pada masa pandemi. Data yang dikumpulkan sebanyak 222 data tweet. Proses klasifikasi ini dilakukan dengan membandingkan dua metode yaitu Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (K- NN). Uji coba pada penelitian ini membuktikan bahwa metode  K-NN  mengungguli  SVM  dalam  menangani  masalah  ini,  dengan  mencapai  tingkat  keakuratan sebesar 72,96%, sedangkan SVM hanya mencapai 71,19%. Penelitian lainnya yaitu [10] analisis sentimen aplikasi Halodoc dengan metode Naïve Bayes , SVM , dan K-NN. Data yang dipakai yakni 1000 dataset untuk ulasan  positif  dan  negatif.  Hasil    penelitian  ini  menunjukan  bahwa  metode  K-NN  paling  akurat  dalam klasifikasi sentimen karena menghasilkan akurasi tertinggi 95,00% , sementara Naïve Bayes dan SVM yang memiliki nilai  akurasi 92,50% dan 93,00%.
Dari pemaparan diatas, penelitian ini akan mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap kenaikan harga  BBM  di  Twitter.  Terdapat  3000  data tweet yang  digunakan  berdasarkan  pencarian  kata  kunci ”Kenaikan  BBM”  dan  “BBM  naik”.  Data-data  tersebut  dikumpulkan  dari  1  November  2022  sampai  1 Desember 2022. Penerapan metode K-Nearest Neighbor (K-NN), Feature Weighting (TF-IDF) dan Feature Selection (Threshold) akan dilakukan implementasi dengan menggunakan tools yaitu Google Collab. Tujuan penelitian  ini  adalah  menerapkan  dan  menguji  keakuratan  metode  K-NN dalam  melakukan  klasifikasi sentimen masyarakat terhadap kenaikan harga BBM di Twitter.

## METODOLOGI PENELITIAN
Adapun tahapan penelitian adalah seperti berikut:

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pengidentifikasian  masalah  merupakan  komponen  dari  proses  penelitian  ini,  yang  dapat  dimaknai sebagai usaha untuk merumuskan permasalahan dan memastikan definisi tersebut dapat diukur sebagai langkah pertama pada penelitian.

## 2.2 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah proses pengumpulan dan pencarian referensi yang berkaitan dengan penelitian dan dapat membantu terlaksananya penelitian sehingga mencapai tujuan yang diharapkan.
2.3 Pengumpulan Data
Terdapat 3000 data tweet yang digunakan dari pencarian berdasarkan kata kunci ”Kenaikan BBM” dan “BBM  naik”. Data-data  tersebut  dikumpulkan  terhitung  dari  1  November  2022  sampai  1  Desember

## 2022.

## 2.4 Pelabelan Manual Dataset
Tahap pelabelan dilakukan untuk mengatasi masalah pengklasifikasian pada data tweet agar data tersebut masuk ke dalam kelompok yang tepat sesuai dengan informasinya.

## 2.5 Text Preprocessing
Text preprocessing sangatlah penting dalam klasifikasi dimana dataset akan dipersiapkan dan dibersihkan untuk  membuat  semua  bentuk  kata  serupa  sehingga  dapat  mengurangi  volume  kata  dalam  kumpulan dokumen [11].
Tujuan  dari  metodologi  penelitian  ini  adalah  untuk  mencapai  hasil  penelitian  yang  diinginkan.  Tahapan metodologi penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Tahap Metodologi PenelitianFeature Weighting
Tahap terakhir merupakan tahap pembobotan kata yaitu dengan TF-IDF atau Term Frequency Inverse Document  Frequency, dimana  tujuannya  untuk  memberi  nilai  bobot  pada  setiap  kata  serta mengindikasikan  seberapa  unik  kemunculan  kata  [12].  Perhitungan  hasil  TF-IDF  digunakan  untuk memperhitungkan  jarak  terpendek  dengan  menggunakan  rumus Euclidean  Distance .  Dalam  tahap pembobotan kata, berikut langkah-langkah yang dilakukan :
1. Menghitung frekuensi kemunculan setiap kata pada seluruh dokumen
2. Menghitung nilai IDF menggunakan rumus =
IDF =  log 𝒅 𝒅𝒇 Keterangan :
IDF = Bobot IDF d = Jumlah dokumen keseluruhan df = Jumlah dokumen yang memiliki term
3. Melakukan  perhitungan  bobot  TF-IDF  dari  semua  kata  pada  dokumen  dengan  menggunakan rumus =
W dt = tf t x IDF t Keterangan : W dt = Bobot term ke t pada dokumen d tf t = Jumlah term t yang muncul pada dokumen t
IDF t = Bobot IDF yang telah dihitung sebelumnya
4. Hasil yang didapatkan akan digunakan sebagai patokan untuk menentukan ukuran vector sebelum melakukan perhitungan jarak dengan Euclidean Distance =
d ij = √[(𝒙 𝒊 − 𝒙 𝒋 ) 𝟐 + (𝒚 𝒊 − 𝒚 𝒋 ) 𝟐 ]
Keterangan :
d ij = Jarak antar i dan j 𝒙 𝒊 = Kata ke i di dokumen x 𝒚 𝒊
= Kata ke i di dokumen y

## 2.6 Feature Selection
Tahap  ini  merupakan  tahap  pemilihan  fitur  yang  bertujuan  untuk  mengurangi  jumlah  variabel  input menjadi  variabel  yang  paling  berguna.  Adapun  pada  penelitian  ini  pemilihan  fitur  menggunakan threshold yang merupakan nilai batas relevan untuk pemilihan kategori fitur optimal [13]. 2.7 Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan salah satu teknik yang dapat dipakai untuk melakukan klasifikasi.  Cara  kerjanya  adalah  dengan  mencari  jarak  terdekat  antara training  sample dan query instance untuk  mendapatkan  KNN-nya.  Kelas  yang  kemunculannya  paling  banyak  adalah  hasil klasifikasinya [14]. Tahapan-tahapan metode K-NN ditunjukkan pada Gambar 2.
G ambar 2. Flowchart Metode K-NN

## 2.8 Implementasi
Tahap  implementasi  adalah  tahap  penerapan  dari  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan.  Pengimplementasian memiliki  tujuan  untuk  memastikan  apakah  tahap-tahap  yang  telah  dilakukan  telah  sesuai  dengan  yang diharapan. Implementasi dilakukan dengan menggunakan tools yaitu Google Collab.

## 2.9 Pengujian
Pengujian dilaksanakan dengan maksud untuk memahami bagaimana kinerja suatu metode. Dalam penelitian ini,  pengujian  tingkat  keakuratan  metode  dilakukan  dengan  menggunakan confusion  matrix .  Pengujian confusion matrix ditunjukkan pada tabel berikut :
Tabel 1. Confusion Matrix
Predicted Class Positive Negative Positive TP (True Positive) FP (False Positive) Negative FN (False Negative) TN ( True Negative) Parameter yang digunakan yaitu accuracy , precision , recall, dan f1 score. Accuracy = (𝐓𝐏+𝐓𝐍) 𝐓𝐏+𝐓𝐍+𝐅𝐏+𝐅𝐍 𝒙 𝟏𝟎𝟎 %
Precision = 𝐓𝐏 𝐓𝐏+𝐅𝐏 𝒙 𝟏𝟎𝟎 %
Recall = 𝐓𝐏 𝐓𝐏+𝐅𝐍 𝒙 𝟏𝟎𝟎% F1 Score
= 𝟐 𝐱 𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐱 𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥+ 𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧+𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥 𝒙 𝟏𝟎𝟎% Keterangan = TP = Jumlah data yang memiliki kelas positif yang diklasifikasi positif TN = Jumlah data yang memiliki kelas negatif yang diklasifikasi negatif FP = Jumlah data yang memiliki kelas positif yang diklasifikasi negatif
FN = Jumlah data yang memiliki kelas negatif yang diklasifikasi positif

## 2.10 Kesimpulan dan Saran
Inti  dari  hasil  penelitian  adalah  bagian  kesimpulan.  Sementara  itu,  saran  berisikan  rekomendasi  yang diperlukan  terkait  penelitian  ini,  untuk  memungkinkan  pengembangan  lebih  lanjut  untuk  kedepannya  dan mendapatkan hasil yang lebih optimal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Selection
Data tweet yang didapat melalui crawling di Twitter akan melalui seleksi data, atribut yang digunakan untuk membersihkan data dan untuk klasifikasi selanjutnya akan dipilih pada tahapan ini. Berikut adalah gambar data sebelum dilakukan seleksi data.
Gambar 3 . Data Sebelum Tahap Data Selection
Pada penelitian ini, terdapat 3000 data tweet yang dikelompokkan ke dalam dua kategori, yaitu tweet opini dan tweet non opini. Data non opini diperoleh sebanyak 1500 data tweet . Data opini diperoleh sebanyak 1500 data tweet , terdiri dari 1170 opini negatif dan 330 opini positif.

## 3.2 Pelabelan Data
Proses pemberian label dataset dilakukan secara manual. Pelabelan dilakukan tokoh ahli yaitu dosen Bahasa Indonesia Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau bernama Ibu Elfina, S,Pd.,M.Pd. Hasil pelabelan
ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Pelabelan Manual Dataset

## 3.3 Text Preprocessing
Berikut contoh hasil dari tahapan text preprocessing .

## 3.3.1 Cleaning
Pada proses pembersihan, atribut-atribut seperti kata-kata atau karakter yang tidak berkaitan dengan informasi akan dibersihkan dengan tujuan meminimalisir noise dalam proses klasifikasi. Atribut-atribut tersebut berupa tanda baca, URL, mention , hashtag , dan emoticon [15].
Tabel 2 . Cleaning Sebelum Cleaning Hasil Cleaning b'@m45broo Ga setuju..di pertamina juga janjinya berantas mafia ? harga bbm trs naik.' Ga  setuju  di  pertamina  juga  janjinya berantas mafia harga bbm trs naik

## 3.3.2 Case Folding
Pada proses case folding, seluruh abjad yang terdapat didalam dokumen akan diubah menjadi lowercase atau huruf kecil [16] .
Tabel 3 . Case Folding Sebelum Case Folding Hasil Case Folding Ga setuju..di pertamina juga janjinya berantas mafia ? harga bbm trs naik ga  setuju  di  pertamina  juga  janjinya berantas mafia harga bbm trs naik

## 3.3.3 Tokenizing
Pada proses tokenizing, tujuannya adalah memisahkan kalimat atau memotong string input berdasarkan setiap kata yang membentuk dokumen tersebut [17].

## Tabel 4 . Tokenizing
Sebelum Tokenizing Hasil Tokenizing ga setuju di pertamina juga janjinya berantas mafia harga bbm trs naik [‘ga’,  ‘setuju’,  ‘di’,  ‘pertamina’, ‘juga’, ‘janjinya’, ‘berantas’, ‘mafia’, ‘harga’, ‘bbm’, ‘trs’, ‘naik’]

## 3.3.4 Normalisasi
Pada proses normalisasi, setiap kata yang terdapat kesalahan ejaan atau tidak baku akan diubah menjadi bentuk yang baku [16], normalisasi penelitian ini memanfaatkan kamus normalisasi .
Tabel 5 . Normalisasi Sebelum Normalisasi Hasil Normalisasi ga setuju tidak setuju
di pertamina juga janjinya berantas mafia harga bbm trs naik di pertamina juga janjinya berantas mafia harga bbm terus naik

## 3.3.5 Negation Handling
Pada proses negation handling, jika didapatkan kata yang memiliki sifat negasi, maka  akan mengakibatkan arti kata berikutnya menjadi bertentangan dengan makna yang sebenarnya [18].
Tabel 6 . Negation Handling Sebelum Negation Handling Hasil Negation Handling [‘tidak’, ‘setuju’ , ‘di’, ‘pertamina’, ‘juga’, ‘janjinya’, ‘berantas’,
‘mafia’, ‘harga’, ‘bbm’, ‘terus’, ‘naik’]
[ ‘menolak’ , ‘di’,  ‘pertamina’, ‘juga’, ‘janjinya’, ‘berantas’, ‘mafia’, ‘harga’, ‘bbm’, ‘terus’, ‘naik’]

## 3.3.6 Stopword Removal
Pada proses stopword removal, dilakukan penghilangan kata penghubung yang dianggap tidak memiliki arti dalam klasifikasi sentimen sehingga tidak akan berdampak [19].
Tabel 7 . Stopword Removal Sebelum Stopword Removal Hasil Stopword Removal
[‘menolak’, ‘di’ ,  ‘pertamina’, ‘juga’ ,  ‘janjinya’,  ‘berantas’, ‘mafia’, ‘harga’, ‘bbm’, ‘terus’ , ‘naik’]
[‘menolak’,  ‘pertamina’,  ‘janjinya’, ‘berantas’,  ‘mafia’,  ‘harga’,  ‘bbm’, ‘naik’]

## 3.3.7 Stemming
Pada proses stemming, semua kata akan diubah ke bentuk dasarnya [20]. Algoritma stemming yang dipakai adalah Enhanced Confix Stripping (ECS).
Tabel 8 . Stemming Sebelum Stemming Hasil Stemming
[ ‘menolak’ ,  ‘pertamina’, ‘janjinya’ ,  ‘berantas’,  ‘mafia’, ‘harga’, ‘bbm’, ‘naik’]
[ ‘tolak’ , ‘pertamina’, ‘janji’ , ‘berantas’, ‘mafia’, ‘harga’, ‘bbm’, ‘naik’]

## 3.4 Feature Weighting
Setelah  tahap text  preprocessing ,  setiap  kata  atau term dari  hasil preprocessing akan  diberi  bobot menggunakan TF-IDF. Berikut tampilan hasil perhitungan TF-IDF menggunakan tools Google Collab.

## 3.5 Feature Selection
Selanjutnya  dilakukan  pemilihan  fitur  terbaik  dengan  menggunakan threshold .  Pada  penelitian  ini  ambang batas yang digunakan yaitu 0,001. Berikut tampilan hasil threshold menggunakan tools Google Collab.
Gambar 6. Hasil Threshold

## 3.6 Klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor
Tahap berikutnya adalah melakukan pengelompokan menggunakan metode K-NN. Dalam tahap ini, data akan di  proses  melalui  fase training dan testing ,  kemudian  dilakukan modelling dengan  metode  K-NN  untuk menghasilkan nilai accuracy , precision , recall , dan f1 score . Berikut tampilan hasil klasifikasi metode K-NN menggunakan tools Google Collab.
Gambar 7. Hasil Klasifikasi Metode K-NN

## 3.7 Pengujian
Pengujian dilakukan untuk  menguji data training dan data testing dengan memanfaatkan confusion matrix . Pada penelitian ini dilakukan 3 pengujian yaitu data opini – non opini, data opini, dan data balance . Pengujian menggunakan  10  nilai  K  yang  berbeda  (3,5,7,9,11,13,15,17,19,21)  dengan  mekanisme  perbandingan  yang diterapkan yakni 70:30, 80:20, dan 90:10.

## 3.7.1 Pengujian Data Opini – Non Opini
Pengujian ini dilakukan dengan 3000 data yang terdiri dari kelas opini dan non opini. Berikut tabel pengujian yang telah dilakukan.
Tabel 9 . Pengujian Data Opini – Non Opini Nilai K Accuracy 70:30 80:20 90:10 3 67.22 67.0 66.33 5 67.78 68.67 66.66 7 68.89 68.16 66.33 9 68.89 66.66 64.33
Dari  pengujian  yang  dilakukan,  didapatkan  hasil  akurasi  paling  tinggi  di  rasio  70:30  pada  K=13  dengan accuracy 70,2% , precision 70,2% , recall 70,2% , dan f1 score 70,2%. Berikut perbandingan grafik confusion matrix pada K=13.
Grafik 1. Perbandingan Confusion Matrix Data Opini – Non Opini

## 3.7.2 Pengujian Data Opini
Pengujian ini  dilakukan  dengan  1500  data  opini  yang  terdiri  dari  1170  kelas  negatif  dan  330  kelas  positif. Berikut tabel pengujian yang telah dilakukan.
Tabel 10 . Pengujian Data Opini
Dari pengujian yang dilakukan, didapatkan  hasil akurasi  paling tinggi di rasio 90:10 pada K=13 dan K=15 dengan accuracy 83,3% , precision 83,3%, recall 83,3%, dan f1 score 83,3%. Berikut perbandingan grafik confusion matrix pada K=13.
Grafik 2. Perbandingan Confusion Matrix Data Opini
3.7.3 Pengujian Data Balance
11 69.89 68.5 66.0 13 70.22 69.17 66.66 15 67.89 69.5 68.0 17 69.33 69.17 68.67 19 69.22 70.0 66.66 21 68.44 68.83 67.0 Nilai K Accuracy 70:30 80:20 90:10 3 80.22 79.66 82.67 5 81.33 82.0 82.67 7 81.33 82.0 82.67 9 80.44 82.67 82.67 11 81.33 83.0 82.67 13 81.33 82.67 83.33 15 81.33 82.67 83.33 17 81.11 82.67 82.67 19 81.11 82.0 82.67 21 81.33 82.33 82.67
Pengujian ini dilakukan dengan 660 yang diambil dari data opini,terdiri dari 330 kelas negatif dan 330 kelas positif. Berikut tabel pengujian yang telah dilakukan.
Tabel 11 . Pengujian Data Balance
Dari  pengujian  yang  dilakukan,  didapatkan  hasil  akurasi  paling  tinggi  di  rasio  90:10  pada  K=9  dengan accuracy 72,7% , precision 72,7% , recall 72,7% , dan f1 score 72,7%. Berikut perbandingan grafik confusion matrix pada K=9.
Grafik 3. Perbandingan Confusion Matrix Data Balance

## KESIMPULAN
Berdasarkan tahapan penelitian dan pengujian dengan metode K-NN dapat disimpulkan bahwa metode K-NN dapat  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  sentimen  pada  kasus  kenaikan  harga  BBM  di  Twitter.  Dengan dilakukan 3 pengujian yang berbeda, diperoleh pengujian data opini yang paling terbaik dengan nilai akurasi tertinggi dari proses klasifikasi yaitu 83,3% pada K=13 dan K=15 dengan precision 83,3% , recall 83,3%, dan f1  score 83,3%  pada  perbandingan  data training dan testing 90:10.  Dari  pengujian  menunjukan  bahwa pengujian  menggunakan  data  opini  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi,  namun  apabila  jumlah  data dikurangi maka akurasi yang dihasilkan lebih rendah. Saran untuk penelitian berikutnya dapat dikembangkan dengan menggunakan feature weighting dan feature selection lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Puspitasari,  A.  Tejawati,  and  F.  Prakoso,  “Estimasi  Stok  Penerimaan  Bahan  Bakar  Minyak Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” JRST  (Jurnal  Ris.  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  3,  no. 1,  p.  9, 2019.
[2] A.  M.  Iqbal  and  R.  V.  Salomo,  “Analisis  Kebijakan  Pengenaan  Pajak  atas  Bahan  Bakar  Minyak Bersubsidi Minyak Solar,” Transparansi J. Ilm. Ilmu Adm. , vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2018.
[3] A.  Setiyowati,  “Kenaikan  Harga  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  Atas  Nama  Rakyat  (Tinjauan Kritis Konsepsi Keadilan Sosial Ekonomi Ibnu Taimiyah),” JESI (Jurnal Ekon. Syariah Indones. , vol. 8, no. 2, p. 107, 2019.
Nilai K Accuracy 70:30 80:20 90:10 3 61.11 65.16 65.16 5 60.60 65.16 63.63 7 58.09 57.58 66.66 9 62.12 62.87 72.72 11 61.61 61.37 68.19 13 57.08 62.87 62.12 15 58.59 59.84 60.60 17 58.59 60.60 62.12 19 57.08 57.58 65.15 21 56.57 59.84 65.15
[4] N.  A.  Azmi,  A.  T.  Fathani,  D.  P.  Sadayi,  I.  Fitriani, and  M.  R.  Adiyaksa,  “Social Media  Network Analysis (SNA): Identifikasi Komunikasi dan Penyebaran Informasi Melalui Media Sosial Twitter,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, p. 1422, 2021.
[5] A.  P.  Rodrigues  and  N.  N.  Chiplunkar,  “A  New  Big  Data  Approach  for  Topic  Classification  and Sentiment Analysis of Twitter Data,” Evol. Intell. , vol. 15, no. 2, pp. 877–887, 2022.
[6] I. A. Angreni, S. A. Adisasmita, M. I. Ramli, and S. Hamid, “Pengaruh Nilai K pada Metode K-Nearest Neighbor (KNN) terhadap Tingkat Akurasi Identifikasi Kerusakan Jalan,” Rekayasa Sipil , vol. 7, no. 2, p. 63, 2019.
[7] L. M. Sinaga, Sawaluddin, and S. Suwilo, “Analysis of classification and Naïve Bayes Algorithm K- Nearest Neighbor in Data Mining,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 725, no. 1, 2020.
[8] R. M. Candra and A. Nanda Rozana, “Klasifikasi Komentar Bullying pada Instagram Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” IT J. Res. Dev. , vol. 5, no. 1, pp. 45–52, 2020.
[9] D. Muhidin and A. Wibowo, “Perbandingan Kinerja Algoritma Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor terhadap Analisis Sentimen Kebijakan New Normal,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 5, no. 2, p. 153, 2020.
[10] E. Indrayuni, A. Nurhadi, and D. A. Kristiyanti, “Implementasi Algoritma Naive Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors untuk Analisa Sentimen Aplikasi Halodoc,” Fakt. Exacta , vol. 14, no. 2, p. 64, 2021.
[11] R. Kosasih and A. Alberto, “Analisis Sentimen Produk Permainan Menggunakan Metode TF-IDF dan Algoritma K-Nearest Neighbor,” InfoTekJar  J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 6, no. 1, pp. 134– 139, 2021.
[12] R. Damarta, A. Hidayat, and A. S. Abdullah, “The Aplication of K-Nearest Neighbors Classifier for Sentiment Analysis of PT PLN (Persero) Twitter Account Service Quality,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1722, no. 1, 2021.
[13] A. M. Pravina, “Sentiment Analysis of Delivery Service Opinions on Twitter Documents using K- Nearest Neighbor,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 996–1012, 2022.
[14] R. R. A. Siregar, Z. U. Siregar, and R. Arianto, “Klasifikasi Sentiment Analysis pada Komentar Peserta Diklat Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Kilat , vol. 8, no. 1, pp. 81–92, 2019.
[15] A.  Yoga  Pratama,  Y.  Umaidah,  and  Voutama,  “Analisis  Sentimen  Media  Sosial  Twitter  dengan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja),” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 897–910, 2021.
[16] I.  Romli,  S.  Prameswari  R,  and  A.  Z.  Kamalia,  “Sentiment  Analysis  About  Large-Scale  Social Restrictions in Social Media Twitter Using Algoritm K-Nearest Neighbor,” J. Online Inform. , vol. 6, no. 1, p. 96, 2021.
[17] G. K. Pati and E. Umar, “Analisis Sentimen Komentar Pengunjung terhadap Tempat Wisata Danau Weekuri Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan K- Nearest Neighbor,” vol. 6, pp. 2309– 2315, 2022.
[18] P. K. Singh and S. Paul, “Deep Learning Approach for Negation Handling in Sentiment Analysis,” IEEE Access , vol. 9, pp. 102579–102592, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3095412.
[19] A.  Deviyanto  and  M.  D.  R.  Wahyudi,  “Penerapan  Analisis  Sentimen  pada  Pengguna  Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 3, no. 1, p. 1, 2018.
[20] S. Ernawati and R. Wati, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors pada Analisis Sentimen Review Agen Travel,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 64–69, 2018.