http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i1.3691

## ANALISIS  SENTIMEN  PADA  ULASAN  ACCESS  BY KERETA
API

## INDONESIA DENGAN K-NEAREST NEIGHBOR
Anisa Rhamadanti 1* , Ahmad Rifa’i 2 , Fatihanursari Dikananda 3 , Khaerul Anam 4
1,2,3,4 STMIK IKMI Cirebon; Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon; 0231)490480-490481

## Riwayat artikel:
Received: 22 November 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024
Keywords: analisis sentimen, K-Nearest Neighbors (K-NN), ulasan pengguna, Access by KAI, web scraping .
Corespondent Email: anisarhamadanti02@gmail .com
Abstrak.  Access  b y  KAI  adalah  suatu  aplikasi  pembelian  tiket  kereta  api indonesia KAI Access diluncurkan  pada  4  September  2014,  aplikasi  ini mengalami pembaruan pada 10 Agustus 2023 dan diubah namanya menjadi Access  by KAI,  menjadi  versi  ke-5  dari  PT.  Kereta  Api  Indonesia (PERSERO). Metodologi penelitian melibatkan studi literatur, pengumpulan data melalui teknik web scraping , dan analisis terhadap 3715 ulasan pengguna dari 10 Agustus hingga 10 November 2023. Data tersebut mencatat 555 ulasan positif dan 3160 ulasan  negatif, dengan penilaian 1 dan 2 dianggap sebagai negatif, sementara 3, 4, dan 5 dianggap positif. Setelah proses preprocessing, algoritma K-NN diimplementasikan  untuk  analisis  sentimen.  Dengan parameter  optimal  K=17  pada  rasio  pembagian  data  uji  90:10,  model mencapai tingkat akurasi tinggi dengan presisi 87%, recall 100%, dan f1-score 93%. Pada rasio 80:20  dengan K=9, presisi meningkat  menjadi  88%, recal l mencapai  99%,  namun f1-score tetap  93%.  Pada  rasio  70:30  dengan  K=9, model  menunjukkan  presisi  87%, recall 99%,  dan f1-score 93.  Temuan  ini diharapkan memberikan wawasan berharga bagi pengembang aplikasi untuk meningkatkan  kualitas  dan  kepuasan  pengguna  pada  platform  "Access  by KAI."
Abstract. Access  by  KAI  is  an  application  for  purchasing  train  tickets  in Indonesia.  KAI  Access  was  launched  on  September  4,  2014,  and  the application underwent an update on August 10, 2023, changing its name to Access  by  KAI,  the  5th  version  developed  by  PT.  Kereta  Api  Indonesia (PERSERO).  The  research  methodology  involves  literature  review,  data collection through web scraping techniques, and analysis of 3715 user reviews from August 10 to November 10, 2023. The data recorded 555 positive reviews and 3160 negative reviews, with ratings 1 and 2 considered negative, while 3, 4, and 5 were considered positive. After preprocessing, the K-NN algorithm was implemented for sentiment analysis.With the optimal parameter K=17 in a  test  data  split  ratio  of  90:10,  the  model  achieved  high  accuracy  with precision at 87%, recall at 100%, and an f1-score of 93%. In the 80:20 ratio with K=9, precision increased to 88%, recall reached 99%, while the f1-score remained at 93%. In the 70:30 ratio with K=9, the model exhibited precision at 87%, recall at 99%, and an f1-score of 93%. \ These findings are expected to provide valuable insights for application developers to enhance the quality and user satisfaction of the "Access by KAI" platform.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  digital  yang  berkembang  pesat, aplikasi mobile telah  menjadi  salahsatu  sarana penting  dalam  kehidupan  sehari-hari.  Aplikasi ini  mempengaruhi  berbagai  aspek,  termasuk layanan  publik  seperti  perjalanan  kereta  api. Salah  satu  aplikasi  yang  menjadi  perhatian dalam konteks ini adalah “ Access by KAI” yang merupakan  aplikasi  resmi  dari  Kereta  Api Indonesia  (KAI)  untuk  pembelian  tiket  kereta api dan  mendapatkan informasi terkait perjalanan. Access by KAI merupakan revamp dari  aplikasi  sebelumnya  yang  bernama  KAI Access . Access  by KAI  dirilis  pada  tanggal 10 agustus  2023  [1].  Permasalahan  yang  muncul setelah  pembaruan  aplikasi  “ Access  by KAI” adalah  adanya  peningkatan  jumlah  ulasan dengan rating bintang  1  yang  mengklaim bahwa  versi  terbaru  kurang  memuaskan dibandingkan versi sebelumnya. Banyak pengguna  menyampaikan  bahwa  mereka  lebih suka  menggunakan  versi  lama  dari  aplikasi tersebut [2]
Pada  penelitian  sebelumnya  dengan  judul Klasifikasi Sentimen Ulasan Aplikasi WhatsApp di Play Store Menggunakan Metode K-Nearest  Neighbor ,  Proses  pembagian  data latih  dan  data  uji  dilakukan  melalui  beberapa eksperimen  dengan  tiga  rasio  berbeda,  yaitu 70:30,  80:20,  dan  90:10.  Dari  hasil  pengujian ini,  didapatkan  model  terbaik  pada  skenario pembagian data latih dan data uji dengan rasio 90:10  menghasilkan  akurasi  mencapai  84%, nilai  presisi  sebesar  87,65%, recall sebesar 92,21%,  dan f1-score sebesar  89,87%  untuk kelas positif. Sementara pada kelas negatif, nilai presisi  mencapai  68,42%, recall mencapai 56,52%, dan f1-score mencapai 61,90% pada K =14 dan Threshold =20 [3].
Pada Penelitian sebelumnya juga melakukan klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbor terbukti bahwa dengan metode ini mendapatkan klasifikasi  nilai  akurasi  baik  dimana  nilai akurasi  yang  didapat  sebesar  81,72%  dengan AUC  0.856,  pengelompokan  nilai  AUC  0,856 termasuk kedalam kelompok Good Classification ,  sehingga  dalam  hal  ini  metode K-Nearest  Neighbor mampu  menganalisa sentiment review aplikasi PeduliLindungi [4].
Sementara itu pada penelitian lain dilakukan dengan  judul Sentiment  Analysis  Against  the Dana E-Wallet on Google Play Reviews Using the K-Nearest Neighbor Algorithm , Text mining
pada  penelitian  ini  menggunakan K-Nearest Neighbor dengan pengujian 3 kelas berdasarkan pemberian  bintang,  kelas  pertama  terdiri  dari bintang 1-5, kelas ke 2 terdiri dari (bintang 1 & 5, kelas ke 3 terdiri dari pemberian label pada bintang (1 &2 label negatif, 3 label netral, serta bintang 4 & 5 label postif) dan pengujian nilai k 1-10,  sehingga  didapatkan  nilai  accuracy tertinggi  dengan  kelas  ke  2  (bintang  1  dan bintang 5) dan pengujian terbaik pada nilai k 1 didapatkan hasil accuracy sebesar 86.64%[5].
Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk melanjutkan eksplorasi klasifikasi sentimen ulasan aplikasi, khususnya pada  "Access  by  KAI,"  dengan  mengadopsi metode K-Nearest Neighbor. Dengan mempertimbangkan  temuan-temuan  berharga dari penelitian sebelumnya, diharapkan penelitian  ini  dapat  memberikan  pemahaman lebih  lanjut  mengenai  preferensi  pengguna terhadap versi baru aplikasi ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Text  mining merupakan  bagian  dari  data mining. Text mining digunakan untuk memproses  sejumlah  besar  data  menjadi sejumlah besar teks [6]. Text mining adalah satu langkah dari analisis teks yang dilakukan secara otomatis  oleh  komputer  untuk  menggali informasi yang berkualitas dari suatu rangkaian teks yang terangkum dalam sebuah dokumen[7].
Analisis  sentimen  adalah  studi  komputasi dari  opini-opini,  sentimen,  serta  emosi  yang diekspresikan dalam teks [8].
PT  Kereta  Api  Indonesia,  sebagai  badan usaha milik  Indonesia yang  bergerak  di  sektor transportasi  kereta  api,  telah  mengakui pentingnya keberadaan aplikasi mobile sebagai upaya  meningkatkan  layanan  secara online seiring dengan perkembangan zaman [9].
Algoritma K-NN adalah satu rumpun dengan algoritma Naive  Bayes,  Decision  Tree ,  dan beberapa  algoritma  klasifikasi  yang  termasuk dalam metode supervised learning [10].
Penerapan Term Frequency-Inverse
Document  Frequency (TF-IDF) merupakan langkah  penting  dalam  mengubah  dokumen teks menjadi representasi vektor yang berguna untuk proses klasifikasi menggunakan berbagai model algoritma Machine Learning [11] .
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  teknik  pengumpulan data akan secara langsung menggunakan ulasan dari google play store pada aplikasi " Access by KAI" https://play.google.com/store/apps/details?id= com.kai.kaiticketing dengan menggunakan python  scrapper yang  dijalankan  di google collab. Metode  pada  penelitian  ini  adalah Knowledge  Discovery  fro  Data  (KDD). KDD memiliki  5  tahapan  didalamnya  yakni Data
Selection, Preprocessing, Transformation, Data  Mining  dan  Evaluation. Alur  penelitian dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1 Alur Penelitian
3.1. Data Selection
Data dikumpulkan dari google play store dengan  menggunakan  teknik web  scraping berjumlah  5000  data,  lalu  dipilah  dan  diambil data    yang  merupakan  ulasan  dari  tanggal  10 Agustus  -10  November  2023  menghasilkan 3715  data.  Data  dibagi  menjadi  positif  dan negatif  menggunakan  pelabelan  dengan rating bintang  lebih  besar  dari  2  adalah  positif, sementara  label  negatif  diberikan  pada  data dengan rating bintang  lebih  kecil  atau  sama dengan  2.  Dari  pelabelan  tersebut  maka  dapat didimpulkan  positif  sebanyak  555  data  dan komentar negatif sebanyak 3160 data. Labeling rating pernah dilakukan oleh [12]

## 3.2. Preprocessing
Preprocessing merupakan  langkah  awal dalam  mengatur  data  sebelum  diolah.  Teknik Preprocessing tergolong  metode  yang  mudah diolah  dan  dapat  dimengerti.  Tujuannya  agar memudahkan proses klasifikasi dengan memanfaatkan  algoritma K-Nearst  Neighbor
[13]. Tahapan preprocessing dapat dilihat pada gambar 1.
3.3. Transformation
Metode TF-IDF merupakan  metode untuk  menentukan  frekuensi  relatif  dari  setiap kata-kata  atau  token-token  yang  mana  setiap kata  tersebut  akan  diberikan  pembobotan berupa nilai berdasarkan penting atau tidaknya suatu kata dalam dokumen berdasarkan jumlah kemunculan  kata  dalam  suatu  dokumen  dan mengukur kata-kata tersebut terhadap keseluruhan dokumen yang ada [14]. 3.4. Data Mining K-NN mampu mengatasi ketidakseimbangan kelas dalam dataset. Karena algoritma ini menggunakan mayoritas tetangga terdekat  untuk  pengklasifikasian,  ia  dapat memberikan hasil yang baik bahkan ketika ada kelas  minoritas  yang  kurang  representatif. Selain digunakan untuk masalah klasifikasi, K- NN juga  dapat  diterapkan  dalam  masalah regresi , di mana prediksi dilakukan berdasarkan nilai-nilai  tetangga  terdekat.  Berikut  adalah langkah-langkah  dalam  algoritma K-Nearest
Neighbors (K-NN) [13].
1. Menentukan nilai parameter K.
2. Menghitung jarak antara data yang akan diprediksi (data uji) dengan contoh
data pelatihan. Jika data memiliki atribut numerik, maka menggunakan metrik jarak tertentu.
𝐷(𝑥 𝐼, 𝑦 𝑖 ) =   √∑ ( 𝑥 1 , 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 Keterangan : D (xi, yi) =jarak Xi = data latih Yi = data uji I = variabel data
n = Dimensi data
3. Urutkan jarak secara menurun (descending).
4. Pilih K jarak terdekat dari data uji berdasarkan nilai parameter K.
5. Tentukan kelas terbanyak dari K dan diklasifikasikan ke dalam kelas tersebut.
3.5. Evaluation Dalam evaluasi model, digunakan metode confusion  matrix .  Setelah  proses klasifikasi, kinerja algoritma K-Nearest Neighbour dinilai dengan menggunakan confusion  matrix . Confusion  matrix yang
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
digunakan  dalam  penelitian  ini  memiliki  2 kelas,  yaitu  positif  dan  negatif.  Evaluasi  ini dimaksudkan  untuk  mengukur  seberapa  baik model  yang  dibuat  menggunakan  pendekatan K-  Nearest  Neighbor [3] . Seperti  yang  dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1Confusion Matrix
Evaluasi Predicted Positive Negative Act ual Positive True Positive False Negative Negative False Positive True Positive

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  untuk  analisis sentimen  pada  aplikasi access  by KAI menggunakan K-NN yang diolah menggunakan Google  Collab ,  contoh  data scraped ,  berlabel, preprocessing ,  nilai  akurasi  dan  visualisasi untuk  masing-masing  disajikan  pada  sub  bab selanjutnya.

## 4.1. Scraping Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini  merupakan  data  ulasan  atau  review  yang diberikan oleh pengguna Access by KAI melalui situs Google  Play  Store .  Data  yang  disajikan dalam gambar diperoleh dengan menggunakan teknik scraping berjumlah  5000  data,  lalu dipilah  dan  diambil  data    yang  merupakan ulasan  dari  tanggal  10  Agustus  -10  November 2023. Hasilnya dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2 Hasil Scraping

## 4.2. Labeling
Data  yang  telah  didapatkan  dari tahapan scraping dan telah dipilah, selanjutnya melalui  beberapa  langkah  dalam  tahapan preprocessing dan  menghasilkan  3715  data. Dan  dalam  tahap labeling kriteria  pemberian label  positif  adalah  pada  data  dengan rating bintang  lebih  besar  dari  2,  sementara  label negatif  diberikan  pada  data  dengan rating bintang  lebih  kecil  atau  sama  dengan  2.
didapatkan hasil dari komentar positif sebanyak 555  data  dan  komentar  negatif  sebanyak  3160 data. Code labeling dapat dilihat pada gambar 3 dan hasil labeling dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 3 Code Labeling
Gambar 4 Labeling

## 4.3. Preprocessing
Setelah labeling data  maka  proses selanjutnya  adalah preprocessing merupakan tahap  dalam  analisis  data,  terutama  pada  data teks, yang bertujuan untuk mempersiapkan dan membersihkan data agar lebih siap untuk proses analisis  lebih  lanjut.  Tahapan  yang  dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Case Folding, merupakan proses untuk mengubah semua huruf yang ada pada data menjadi huruf kecil.
2. Cleansing,  Meupakan  proses  untuk menghilangkan  atribut  yang  tidak berpengaruh  terhadap  klasifikasi  yaitu tanda baca, karakter kosong, dan emoji.
3. Tokenizing, merupakan proses
memisahkan kalimat menjadi beberapa bagian kata. 4. Normalization,    merupakan  proses untuk memperbaiki kesalahan yang ada pada kata seperti ejaan yang salah agar kata  yang  memiliki  makna  sama menjadi setara.
5. Stemming,  merupakan  proses  untuk mengubah kata-kata yang ada menjadi bentuk kata dasar.
Hasil dari tahapan diatas dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 Preprocessing Proses Hasil Data Mentah Gimana ini saya malah ga bisa login akun, layanan CS
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
juga buruk! Ngga kepake aplikasinya jadinya
Case Folding gimana ini saya malah ga bisa login akun, layanan cs juga buruk! ngga kepake aplikasinya jadinya Cleansing gimana ini saya malah ga bisa login akun layanan cs juga buruk ngga kepake aplikasinya jadinya Tokenizing [gimana,ini,saya,malah,ga,bi sa,login,akun,layanan,cs,juga ,buruk,ngga,kepake,aplikasin ya,jadinya] Normalizati on [ gimana,ini,saya,malah,ga,bi sa,login,akun,layanan,cs,juga ,buruk,ngga,kepake,aplikasin ya,jadinya ] Stemming gimana ini saya malah ga bisa login akun layan cs juga buruk ngga kepake aplikasi jadi

## 4.4. TF-IDF
Data  hasil  stemming  akan  digunakan sebagai acuan untuk membuat fitur data. Untuk menghasilkan  fitur  perlu  menghitung  bobot pada  setiap  term  dengan  metode  perhitungan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). TF-IDF akan menghasilkan nilai dari setiap  kata  yang  sudah  diekstrak  sebelumnya. Untuk  menghitung  bobot  pada  tiap  fitur  data dengan library scikit-learn pada  bahasa pemrograman python menggunakan  modul TfidfVectorizer dan CountVectorizer .  Pada gambar 5 adalah hasil dari TF-IDF.

## 4.5. Splitting Data
Setelah  itu  langkah  berikutnya  adalah melakukan splitting data menjadi tiga skenario yang mewakili pembagian dataset. Dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 Splitting Data Skeario Perbandingan Data Latih Data Uji 90:10 3343 372 80:20 2972 743 70:30 2600 1115

## 4.6. Data Mining
Pemodelan klasifikasi sentimen dengan algoritma K-NN menggunakan library  scikit learn dengan  modul KNeighborsClassifier . Adapun  pemodelan  pada  penelitian  ini menggunakan  nilai  parameter  k  atau  jumlah banyaknya  tetangga  terdekat  yang  beragam, yaitu  bilangan  ganjil  3  sampai  19.  Setelah melakukan  percobaan  mencari  nilai  k  dengan menggunakan fungsi holdout validation maka didapatkan nilai akurasi terbaik pada tabel 4.
Tabel 4 Nilai K dan Accuracy Skenario Data latih Data uji Nilai K Accuracy 90:10 3343 372 17 0.87 80:20 2972 743 9 0.87 70:30 2600  1115 9 0.86

## 4.7. Evaluation
Dalam  evaluasi  model,  digunakan metode confusion  matrix pada  beberapa skenario  pembagian  data  latih  dan  data  uji dengan  rasio  90:10,  80:20  dan  70:30.  Hasil pengujian  tersebut  menunjukkan  nilai  akurasi, presisi,  recall, dan f1-score dari  model  yang diuji.  Hasil  dari  evaluasi  model  pada  setiap skenario pembagian data latih dan data uji akan memberikan gambaran tentang performa model dalam berbagai kondisi.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 6 Confusion Matrix Perbandingan 90:10 Nilai K = 17
Gambar 7 merupakan  hasil confusion matrix pada  model  terbaik  dengan  pengujian menggunakan  rasio  90:10.  Model  terbaik diperoleh dengan nilai K=17 yang menghasilkan  akurasi  mencapai  87%,  nilai presisi sebesar  87%, recall sebesar  100%,  dan f1-score sebesar  93%. Confusion  matrix menunjukkan model mengklasifikasikan positif sebanyak  5  dan  negatif  sebanyak  367,  dengan True  Positive (TP)  sebanyak  1, False  Positive (FP) sebanyak 4, True Negative (TN) sebanyak 319, dan False Negative (FN) sebanyak 48.

## Gambar 7 Confusion Matrix Perbandingan 80:20 Nilai K = 9
Gambar  7  merupakan  hasil confusion matrix pada  model  terbaik  dengan  pengujian menggunakan  rasio  80:20.  Model  terbaik diperoleh dengan nilai K=9 yang menghasilkan akurasi  mencapai  87%,  nilai  presisi  sebesar 88%, recall sebesar 99%, dan f1-score sebesar
93%  . Confusion  matrix menunjukkan  model mengklasifikasikan  positif  sebanyak  18  dan negatif  sebanyak  725,  dengan True  Positive (TP) sebanyak 4, False Positive (FP) sebanyak 14, True  Negative (TN)  sebanyak  635,  dan False Negative (FN) sebanyak 90.

## Gambar 8 Confusion Matrix Perbandingan 70:30
Nilai K = 9
Gambar  8  merupakan  hasil confusion matrix pada  model  terbaik  dengan  pengujian menggunakan  rasio  70:30.  Model  terbaik diperoleh dengan nilai K=9 yang menghasilkan akurasi  mencapai  86%,  nilai  presisi  sebesar 87%, recall sebesar 99%, dan f1-score sebesar 93%  . Confusion  matrix menunjukkan  model mengklasifikasikan  positif  sebanyak  33  dan negatif  sebanyak  1082,  dengan  True  Positive (TP) sebanyak 9, False Positive (FP) sebanyak 24,  True  Negative  (TN)  sebanyak  940,  dan False Negative (FN) sebanyak 142.

## 4.8. Visualisasi
Dalam  penelitian  ini,  visualisasi  data bertujuan  untuk  mengekstraksi  informasi mengenai topik yang paling sering dibicarakan atau  diulas  oleh  pengguna  " Access  by KAI".
Metode visualisasi yang digunakan melibatkan penggunaan  dua  jenis  grafik,  yaitu bar  chart dan word  cloud . Bar  chart digunakan  untuk menyajikan  secara jelas frekuensi  atau distribusi  dari  setiap  topik  yang  dibicarakan, sementara word  cloud digunakan  untuk memberikan gambaran visual yang menarik dan intuitif  mengenai  kata-kata  kunci  yang  paling dominan  dalam  percakapan  atau  ulasan pengguna.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
1. Sentimen Positif Dalam penelitian ini, visualisasi  data  hasil  output  ekstrasi informasi  menunjukkan  bahwa  data sentimen  positif  merupakan  hasil pelabelan  yang  telah  diklasifikasikan ke  dalam  kelas  positif  melalui  proses analisis  sentimen.  Dalam  konteks  ini, analisis  sentimen  digunakan  untuk menilai  sentimen  atau  pendapat  yang terkandung  dalam  teks  atau  data tertentu.  Setelah  proses  klasifikasi dilakukan,  data  yang  telah  dianalisis kemudian  dibagi  menjadi  kelas  positif dan  kelas  lainnya.  Dengan  demikian, hasil ekstraksi informasi ini memberikan  pemahaman  yang  lebih jelas  mengenai  distribusi  sentimen positif dalam dataset.
Gambar 9 Bar Chart Positif
Gambar 10 WordCloud Positif

## 2. Sentimen Negatif
Sementara visualisasi data hasil output ekstrasi informasi
menunjukkan  bahwa  data  sentimen negatif merupakan hasil pelabelan yang telah  diklasifikasikan  ke  dalam  kelas negatif melalui proses analisis sentimen.  Dalam  konteks  ini,  analisis sentimen  digunakan  untuk  menilai sentimen atau
pendapat yang terkandung  dalam  teks  atau  data
tertentu.  Setelah  proses  klasifikasi dilakukan,  data  yang  telah  dianalisis kemudian dibagi menjadi kelas negatif dan  kelas  lainnya.  Dengan  demikian, hasil ekstraksi informasi ini memberikan  pemahaman  yang  lebih jelas  mengenai  distribusi  sentimen positif dalam dataset,
Gambar 11 Barchart Negatif
Gambar 12 WordCloud Negatif
3. Evaluasi Performa Model Pada  Gambar  13  dapat  dilihat  bahwa performa pembagian data pada rasio 90,80 dan  70  menghasilkan  hasil  yang  cukup optimal.
Gambar 13 Evaluasi Performa Model Pada Berbagai Rasio Pembagian Data Uji
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
5. KESIMPULAN
1. Pencarian  nilai  K  terbaik  Setelah  data melalui proses Data
Selection,
Labeling,  Preprocessing,  TF-IDF, dan juga Splitting maka  selanjutnya  adlah implementasi  algoritma K-NN dan pencarian  nilai  K.  Pencarian  nilai  K terbaik  memiliki  peran  penting  untuk memastikan  model  yang  dihasilkan optimal  dalam  menangani  berbagai tugas  prediktif.  Nilai  K  dalam  metode holdout validation mencerminkan jumlah  pembagian  dataset  menjadi subset  pelatihan  dan  pengujian.  Fokus pada  pencarian  nilai  K  terbaik  ini terletak  pada  rentang  1  hingga  20, dengan tujuan menemukan konfigurasi optimal  yang  memungkinkan  model belajar dengan baik dari data pelatihan dan  memberikan  prediksi  akurat  pada data  pengujian.  Sesuai  dengan  yang bisa dilihat pada gambar 4.11, 4.12 dan 4.13. Dari Perbandingan 90:10 nilai K terbaik adalah K = 17, pada perbandingan  80:20  nilai  K  terbaik adalah  K  =  9  dan  pada  perbandingan 70:30  nilai  k  terbaik  adalah  K  =  9.
Perbandingan  ini  pernah  dilakukan [15].
2. Evaluasi performa model K-NN setelah melewati  pencarian  nilai  K  terbaik maka  ada  evaluasi  performa  model.
Model    terbaik  dalam  penelitian  ini ditemukan melalui pengujian pada tiga rasio pembagian data uji yang berbeda, yaitu  90:10,  80:20,  dan  70:30.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai parameter optimal untuk model tersebut adalah K=17 pada rasio 90:10, dan  K=9  pada  rasio  80:20  dan  70:30. Hasil nya dapat dilihat pada tabel 4.
Model  yang  diuji  pada  tiga  rasio pembagian  data  uji  (90:10,  80:20,  dan 70:30) dengan akurasi (87, 87 dan 86). Akurasi  model  ini  stabil  dengan  nilai 86-87%,  mencerminkan  kemampuan model  untuk  melakukan  klasifikasi dengan  tingkat  keakuratan  yang tinggi pada berbagai skenario pembagian data uji. Nilai presisi 87, recall 100, dan f1- score 93  pada  perbandingan  90:10 dapat  dilihat  pada  gambar  6,  nilai presisi  88, recall 99,  dan f1-score 93
pada  perbandingan  80:20  dapat  dilihat pada  gambar  7,  dan  nilai  presisi  87, recall 99,  dan f1-score 93  pada perbandingan  70:30  dapat  dilihat  pada gambar 8. Pada gambar 13 menunjukkan hasil yang konsisten pada tingkat  yang  tinggi  pada  semua  rasio pengujian. Pengujian pernah dilakukan oleh [16].
3. Visualisasi  data  Dalam  penelitian  ini, bertujuan untuk memberikan
pemahaman  yang  lebih  mendalam mengenai  sentimen  ulasan  pengguna terhadap aplikasi Access by Kereta Api Indonesia.  Metode  visualisasi  yang digunakan melibatkan penggunaan dua jenis  grafik,  yaitu bar  chart dan word cloud . Bar  chart digunakan  untuk menyajikan secara jelas frekuensi atau distribusi  dari  setiap  topik  yang dibicarakan,  sementara  word  cloud digunakan untuk memberikan gambaran  visual  yang  menarik  dan intuitif mengenai kata-kata kunci yang paling dominan dalam percakapan atau ulasan  pengguna.  Hasil  visualisasi menunjukkan  kata-kata  yang  sering muncul  pada  sentimen  positif,  seperti 'aplikasi',  'tiket',  'kai',  dan  'mudah', dapat dilihat pada gambar 9. Serta kata- kata yang sering muncul pada sentimen negatif, seperti 'aplikasi', 'tiket',
'update',  dan  'gak'  dapat  dilihat  pada gambar 11. Dengan demikian, visualisasi data memberikan gambaran yang jelas mengenai topik yang paling sering dibicarakan serta kata-kata kunci yang dominan dalam ulasan pengguna.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Tim  KAI,  “Upgrade  Aplikasi,  KAI  Lakukan Grand  Launching  Access,”  kai.id.  Accessed: Nov. 08, 2023. [Online]. Available: https://www.kai.id/information/full_news/5688
[2]  Google  Play  Store,  “Access  by  KAI,” play.google.com.  Accessed:  Nov.  08,  2023. [Online]. Available: https://play.google.com/store/apps/details?id=c om.kai.kaiticketing
[3]  M.  Riski,  M.  Fikry,  and  Yusra,  “Klasifikasi Sentimen  Ulasan  Aplikasi  WhatsApp  di  Play Store Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 438–444, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1050.
[4]  P.  Astuti  and  N.  Nuris,  “Penerapan  Algoritma KNN Pada Analisis Sentimen Review Aplikasi Peduli  Lindungi,” Comput.  Sci. ,  vol.  2,  no.  2,
pp. 137–142, 2022, doi:
10.31294/coscience.v2i2.1258.
[5]  S.  Masturoh  and  A.  B.  Pohan,  “Analisis Sentimen Terhadap E-Wallet Dana Pada Ulasan Google  Play  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest Neighbor,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 17,  no.  1,  pp.  53–58,  Apr.  2021,  doi: 10.33480/pilar.v17i1.2182.
[6]  I.  Sholekha,  A.  Faqih,  and  A.  Bahtiar, “Sentiment Analysis of Public Opinion Covid- 19  Vaccine  Using  Naïve  Bayes  and  Random Forest Methods,” J. Tek. Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 34–43, 2022, doi: 10.15408/jti.v15i1.24847.
[7]  M.  P.  R.  Putra  and  K.  R.  N.  Wardani, “Penerapan  Text  Mining  Dalam  Menganalisis Kepribadian  Pengguna  Media  Sosial,” JUTIM (Jurnal Tek. Inform. Musirawas) , vol. 5, no. 1, pp. 63–71, 2020, doi: 10.32767/jutim.v5i1.791.
[8]  A.  Nurian  and  B.  N.  Sari,  “Analisis  Sentimen Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Google  Play Menggunakan  Naïve  Bayes,” J.  Inform.  dan Tek. Elektro Terap. , vol. 11, no. 3s1, pp. 829– 835, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3348.
[9]  A.  Y.  Kuntoro,  Hermanto,  and  T.  Asra, “Klasifikasi  Keluhan  Pengguna  Kai  Access Untuk Pemesanan,” JIKA (Jurnal Inform. Univ.
Muhammadiyah  Tangerang ,  pp.  161–169,
2022,
doi:
http://dx.doi.org/10.31000/jika.v6i2.6187.
[10] H. W. Azizah, O. Nurdiawan, G. Dwilestari, K. Kaslani, and E. Tohidi, “Klasifikasi Pemberian
Bantuan UMKM
Cirebon
dengan
Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,”
J. Comput. Syst. Informatics , vol.  3, no. 3, pp.
110–115, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i3.1392.
[11] S. W. Iriananda, R. P. Putra, and K. S. Nugroho, “Analisis  Sentimen  Dan  Analisis  Data Eksploratif Ulasan Aplikasi Marketplace
Google Playstore,” 4th  Conf.  Innov.  Appl.  Sci. Technol.  (CIASTECH  2021) ,  no.  Ciastech,  pp. 473–482, 2021.
[12] S. Masturoh, R. L. Pratiwi, M. R. R. Saelan, and U.  Radiyah,  “Application  of  the  K-Nearest Neighbor  (Knn)  Algorithm  in  Sentiment Analysis  of  the  Ovo  E-Wallet  Application,” JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol. Komputer) , vol. 8, no. 2, pp. 78–83, 2023, doi: 10.33480/jitk.v8i2.3997.
[13] S.  Alfaris  and  Kusnawi,  “Komparasi  Metode KNN  dan  Naive  Bayes  Terhadap  Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Shopee,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 8, no. 2, p. 2766, 2019, doi: https://doi.org/10.33022/ijcs.v12i5.3304.
[14] S.  Rahayu,  Y.  MZ,  J.  E.  Bororing,  and  R. Hadiyat,  “Implementasi  Metode  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  untuk  Analisis  Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Teknologi Finansial FLIP,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol.  6,  no.  1,  pp.  98–106,  2022,  doi: 10.29408/edumatic.v6i1.5433.
[15] A.  D.  A.  Putra  and  S.  Juanita,  “Analisis Sentimen pada Ulasan pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa dengan Algoritma KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no.  2,  pp.  636–646,  Jun.  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[16] S.  D.  Fritama,  Y.  R.  Ramadhan,  and  M.  A. Komara,  “Analisis  Sentimen  Review  Produk Acne  Spot  Treatment  di  Female  Daily Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no.
1, pp. 134–143, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1070. .