## ANALISIS SENTIMEN PADA WISATA DIENG DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)

## Hidayatus Sibyan, Nur Hasanah
Universitas Sains Al-Qur’an (UNSIQ) Wonsoobo Email : hsibyan@unsiq.ac.id
085291041812

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Riwayat Artikel : Diterima : 27 November 2021 Disetujui : 29 Desember 2021
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  identifikasi  dan klasifikasi  ulasan  pengunjung  wisata  dieng  melalui  analisis sentimen.  Dengan  adanya  analisis sentimen  ini  diharapkan  bisa bermanfaat untuk pengelola wisata sebagai bahan pertimbangan dalam melakukan perbaikan atas kekurangan pada tempat wisata yang  dikelola.  Serta  bisa  bermanfaat  bagi  para  wisatawan sebelum memutuskan untuk berkunjung ke destinasi wisata tanpa harus membaca ulasan satu per satu. Metode K-Nearest Neighbor digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  data  sentimen  pada wisata  dieng.  Klasifikasi  data  dibagi  ke  dalam  sentimen positif, negatif.
Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem analisis sentimen yang dapat mengidentifikasikan dan mengklasifikasi ulasan
pengunjung  wisata  dieng  dengan  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  dengan  hasil  dari  pengujian  akurasi sebesar 86%.
Kata Kunci : analisis  sentimen;  ulasan;  wisata dieng; k-nearest neighbor.

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History : Received : 27 November 2021 Accepted : 29 Desember 2021
The  purpose  of  this  study  is  to  identify  and  classify  reviews  of visitors  to  Dieng  tourism  through  sentiment  analysis.  With  this sentiment  analysis, it  is hoped  that  it  can  be  useful  for tourism managers  as  a  consideration  in  making  improvements  to  the deficiencies in managed tourist attractions. And it can be useful for  tourists  before  deciding  to  visit  tourist  destinations  without having  to  read  reviews  one  by  one.  The  K-Nearest  Neighbor method is used to classify sentiment data on Dieng tourism. The classification of data is divided into positive, negative sentiment. This study produces a sentiment analysis system that can identify and  classify  reviews  of  visitors  to  Dieng  tourism  using  the  K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  algorithm  with  the  results  of  an accuracy test of 86%.
Keywords: sentiment  analysis;  review;  dieng tourism; k-nearest neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Wonosobo sebagai salah satu kabupaten di Jawa  Tengah  memiliki  banyak  destinasi  wisata unggulan.  Salah  satu  yang  menjadi  andalan pariwisata  wonosobo  dan  menjadi  unggulan jawa tengah adalah Dataran Tinggi Dieng yang kerap juga disebut sebagai Negeri di Atas Awan. Dataran  Tinggi  Dieng  atau  yang  dikenal  juga dengan Dieng Plateu merupakan kawasan wisata pegunungan  di  kabupaten  Wonosobo  dan Banjarnegara  yang  memiliki  banyak  pilihan wisata  yang  indah  sehingga  menjadi  daerah kunjungan  yang  direkomendasikan.  Alam pegunungan  yang  indah,  udara  yang  dingin, sunrise  yang  mempesona,  hingga  budaya  dan kuliner yang khas menjadi daya tarik tersendiri dari  Dataran  Tinggi  Dieng  ini.  Apalagi  setiap tahunnya  di  daerah  ini  digelar  event  Dieng Culture  Festival  yang  merupakan  sebuah  acara tahunan  yang  menampilkan  pagelaran  seni  dan budaya  khas  Dataran  Tinggi  Dieng  sehingga membuat daerah ini banyak dikunjungi oleh para wisatawan baik lokal maupun mancanegara.
Dari  sekian  banyak  pengunjung  yang datang, tidak sedikit dari mereka meninggalkan kesan-kesan berupa review atau ulasan terhadap tempat yang telah dikunjunginya. Ulasan ini bisa menjadi  informasi  yang  sangat  penting  bagi pengelola  wisata  maupun  bagi  wisatawan lainnya.  Bagi  pengelola  wisata  informasi  ini sebagai  bahan  evaluasi  dan  perbaikan  terhadap kekurangan-kekurangan yang ada guna meningkatkan kualitas tempat
wisata.
Sedangkan  bagi  wisatawan  lain  informasi  ini bisa  bermanfaat  bagi  mereka  yang  dijadikan sebagai bahan pertimbangan sebelum memutuskan untuk berkunjung ke tempat wisata tersebut.
Namun  banyaknya  jumlah  ulasan  dan beragamnya  ulasan  yang  ada  membuat  sulit untuk  menyimpulkan  isi  dari  ulasan-ulasan tersebut  karena  harus  membaca  satu  per  satu yang  tentunya  akan  membutuhkan  waktu  yang cukup  lama.  Sehingga  diperlukan  sebuah  alat bantu  analisis  yang  bisa  digunakan  untuk menyimpulkan  ulasan  dengan  cepat  yaitu dengan analisis sentimen.
Analisis  sentimen  merupakan  suatu  bidang ilmu  untuk  menganalisis  suatu  sentimen,  opini, pendapat,  emosi,  sikap,  evaluasi,  penilaian seseorang  terhadap  sutu  produk,  individu,
organisasi,  masalah,  peristiwa  ataupun  topik tertentu. [1]
Selanjutnya sentimen akan diklasifikasikan menjadi  tiga  yaitu  positif,  negatif,  dan  netral. Untuk  mengklasifikasikannya  tersebut  bisa menggunakan  metode K_Nearest Neighbor (K- NN)  yang  merupakan  sebuah  metode  machine learning  yang  dapat  melakukan  klasifikasi terhadap  objek  berdasarkan  dataset  atau  data latih berdasarkan jarak yang paling dekat dengan objek tersebut. [2]

## 2. METODE
Tahapan  penelitian  analisis  sentimen  ini menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  (K- NN)  dengan  tahapan  seperti  pada  gambar berikut:
Gambar 1. Model Penelitian
1.  Data  ulasan  adalah  data  penelitian  yang telah terkumpul
2.  Proses  preprocessing  atau  pengolahan data  awal  yaitu  suatu  tahapan  untuk  mengolah data mentah agar bisa digunakan sebagai dataset latih dan uji
3.  Metode  K-Nearest  Neighbor  digunakan untuk melakukan klasifikasi data opini/ sentimen pada  wisata  dieng.  Klasifikasi  data  dibagi  ke dalam sentimen positif, negatif, dan netral
4.  Selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian sehingga  menghasilkan  nilai  akurasi  dari  hasil klasifikasi yang telah dilakukan.
Metode Pengumpulan Data Data  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini adalah  data  ulasan  dari  pengunjung  tentang objek wisata yang telah dikunjunginya.
1.  Tinjauan Langsung Data  dikumpulkan  secara  langsung  dari objek wisata  melalui  metode observasi, angket, dan wawancara terahadap pengelola wisata dan wisatawan  yang  sedang  berkunjung  di  tempat wisata.  Selain  itu  data  juga  bisa  diambil  secara online  melalui  ulasan  yang  terdapat  di  google maps, dan ulasan di website tripadvisor.
Data Ulasan Wisata Tokenize Stopward Removal Stemming
Analisis Sentimen Metode K-Nearest Neighbor (K-NN)
Model Evaluation
Preprocessing: Case Folding
Dataset Latih Data Uji Positif/ Negatif/ Netral Akurasi
2.  Tinjauan Pustaka
Pengumpulan data referensi berupa literatur yang berhubungan dengan topik penelitian baik berupa buku maupun jurnal
Teknik Analisis Data Pengolahan data pada penelitian ini dimulai dari pengumpulan data, kemudian preprocessing dan selanjutnya akan dianalisis dengan menggunakan bahasa pemrograman python.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Text Preprocessing
Text  processing  merupakan  suatu  proses untuk  menyeleksi  data  text  agar  menjadi lebih terstruktur lagi, sehingga data menjadi siap  untuk  dilakukan  analisis.  Pada  proses text processing ini terdapat beberapa tahapan diantaranya:
a. Case Folding Merupakan  tahapan  untuk  merubah bentuk  kata  menjadi  sama  bentuknya yaitu  menjadi  lower  case  semua  atau upper  case  semua.  Pada  contoh  data  di bawah  ini  akan  diubah  menjadi  lower case semua.

## Tabel 1. Data Awal dan Hasil Case
Folding Kode Data Awal Hasil Case Folding U1 cukup bagus dan informatif ada film dokumentasi tentang dieng dan segala keindahannya cukup bagus dan informatif ada film dokumentasi tentang dieng dan segala keindahannya U2 terlalu bnyak tiket yg harus di bayar. Malesin terlalu bnyak tiket yg harus di bayar. malesin U3 Dieng sangat indah dan nyaman untuk dikunjungi..masyarak atnya juga ramah dan menyenangkan dieng sangat indah dan nyaman untuk dikunjungi..masyar akatnya juga ramah dan menyenangkan U4 Tempat yg mengasyikan..udara bersih segar..pemandangann ya bgt indah..pantas sbg destinasi utk tempat liburan yg nyaman tempat yg mengasyikan..udara bersih segar..pemandanga nnya bgt indah..pantas sbg destinasi utk tempat liburan yg nyaman
U5 Tempat terbaik untuk mendapatkan spot foto sunrise dan sering dijuluki sebagai Golden Sunrire Terbaik di
Asia Tenggara. Akses sangat mudah dan jalan bagus ber aspal,
akses menuju ke bukit sangat aman karena sudah mengalami perbaikan tempat terbaik untuk mendapatkan spot foto sunrise dan sering dijuluki sebagai golden sunrire terbaik di asia tenggara. akses sangat mudah dan jalan bagus ber aspal, akses menuju ke bukit sangat aman karena sudah mengalami perbaikan U6 semakin lama semakin KUMUH. Sampah dimana Mana, parkir tidak teratur Dan krn main panas debu dimana Mana. semakin lama semakin kumuh. sampah dimana mana, parkir tidak teratur dan krn main panas debu dimana mana. U7 Terakhir kesana, , kliatan kurang terawat
lingkungannya,,, naik ke batu datar banyak pos pungli... Karcis bodong 10.000. Padahal udah masuk bayar... Ko di atas ada yg mintain lagi… terakhir kesana, , kliatan kurang terawat lingkungannya,,, naik ke batu datar banyak pos pungli... karcis bodong
10.000. padahal udah masuk bayar... ko di atas ada yg mintain lagi… U8 Agak kotor,pas datang telaga kering jadi warna juga kurang terlihat,dan bau agak kotor,pas datang telaga kering jadi warna juga kurang terlihat,dan bau U9 Alam yg asri,udara sehat membuat nyaman untuk bersantai bersama keluarga alam yg asri,udara sehat membuat nyaman untuk bersantai bersama keluarga b. Tokenizing Tahapan tokenizing adalah mengidentifikasi kata dalam teks menjadi beberapa urutan yang terpotong oleh  spasi  atau  karakter  special  dan menghilangkan  tanda  baca  dan  angka pada  teks.  Berikut  contoh  hasil  dari tokenizing
Tabel 2. Hasil Tokenizing Kode Case Folding Hasil Tokenizing U1 cukup bagus dan informatif ada film dokumentasi tentang dieng dan segala keindahannya cukup bagus dan informatif ada film dokumentasi tentang dieng dan segala keindahannya
U2 terlalu bnyak tiket yg harus di bayar. malesin terlalu bnyak tiket yg harus di bayar malesin U3 dieng sangat indah dan nyaman untuk dikunjungi..masyarakat nya juga ramah dan menyenangkan dieng sangat indah dan nyaman untuk dikunjungi masyarakatnya juga ramah dan menyenangkan U4 tempat yg mengasyikan..udara bersih segar..pemandangannya bgt indah..pantas sbg destinasi utk tempat liburan yg nyaman tempat yg mengasyikan udara bersih segar pemandangannya bgt indah pantas sbg destinasi utk tempat liburan yg nyaman U5 tempat terbaik untuk mendapatkan spot foto sunrise dan sering
dijuluki sebagai golden sunrire terbaik di asia tenggara. akses sangat mudah dan jalan bagus ber aspal, akses menuju ke bukit sangat aman
karena sudah mengalami perbaikan tempat terbaik untuk mendapatkan spot foto sunrise dan
sering dijuluki sebagai golden sunrire terbaik di asia tenggara akses sangat mudah dan jalan bagus ber aspal akses menuju ke bukit sangat aman karena sudah mengalami perbaikan U6 semakin lama semakin kumuh. sampah dimana mana, parkir tidak teratur dan krn main panas debu dimana mana. semakin lama semakin kumuh sampah dimana mana parkir tidak teratur dan krn main panas debu dimana mana U7 terakhir kesana, , kliatan kurang terawat lingkungannya,,, naik ke batu datar banyak pos pungli... karcis bodong 10.000. padahal udah masuk bayar... ko di atas ada yg mintain lagi… terakhir kesana kliatan kurang terawat lingkungannya naik ke batu datar banyak pos pungli karcis bodong padahal udah masuk bayar ko di atas ada yg mintain lagi U8 agak kotor,pas datang telaga kering jadi warna juga kurang terlihat,dan bau agak kotor pas datang telaga kering jadi warna juga kurang terlihat dan bau U9 alam yg asri,udara sehat membuat nyaman untuk bersantai bersama keluarga alam yg asri udara sehat membuat nyaman untuk bersantai bersama keluarga c. Stop words removal Membuang kata-kata yang sering muncul  dan  bersifat  umum,  kurang menunjukkan  relvansinya  dengan  teks.
Kata-kata yang
akan dibuang
didefinisikan dalam sropward list.
Tabel 3. Hasil Stop words Removal Kode Tokenizing Hasil Stopword Removal U1 cukup bagus dan informatif ada film dokumentasi tentang dieng dan segala keindahannya bagus informatif film dokumentasi dieng segala keindahannya U2 terlalu bnyak tiket yg harus di bayar malesin terlalu banyak tiket harus bayar malesin U3 dieng sangat indah dan nyaman untuk dikunjungi masyarakatnya juga ramah dan menyenangkan dieng sangat indah nyaman untuk dikunjungi masyarakatnya juga ramah menyenangkan U4 tempat yg mengasyikan udara bersih segar pemandangannya bgt indah pantas sbg destinasi utk tempat liburan yg nyaman tempat mengasyikan udara bersih segar pemandangannya begitu indah pantas sebagai destinasi untuk tempat liburan nyaman U5 tempat terbaik untuk mendapatkan spot foto sunrise dan sering dijuluki sebagai golden sunrire terbaik di asia tenggara akses sangat mudah dan jalan bagus ber aspal akses menuju ke bukit sangat
aman karena sudah mengalami perbaikan tempat terbaik untuk mendapatkan spot foto sunrise sering dijuluki sebagai golden sunrire terbaik di asia tenggara akses sangat mudah dan jalan bagus ber aspal akses menuju bukit sangat aman sudah mengalami perbaikan U6 semakin lama semakin kumuh sampah dimana
mana parkir tidak teratur dan krn main panas debu dimana mana
semakin lama semakin kumuh sampah dimana mana parkir tidak teratur panas debu dimana mana
U7 terakhir kesana kliatan kurang terawat lingkungannya naik ke batu datar banyak pos pungli karcis bodong padahal udah masuk bayar ko di atas ada yg mintain lagi terakhir kesana kliatan kurang terawat lingkungannya naik batu datar banyak
pos pungli karcis
bodong 10000 padahal udah masuk bayar di atas ada yg mintain lagi U8 agak kotor pas datang telaga kering jadi warna juga kurang terlihat dan bau agak kotor pas datang telaga kering jadi warna juga kurang terlihat bau U9 alam yg asri udara sehat membuat nyaman untuk bersantai bersama keluarga alam asri udara sehat membuat nyaman untuk bersantai bersama keluarga

## d. Stemming
Melakukan pengelompokan kata-kata lain yang memiliki kata dasar dan arti yang serupa namun memiliki bentuk atau form yang berbeda karena mendapatkan imbuhan yang berbeda

## Tabel 4. Hasil Stemming
Kode Hasil Stopword Removal Hasil Stemming U1 bagus informatif film dokumentasi dieng segala keindahannya bagus, informatif, film, dokumentasi, indah U2 terlalu banyak tiket harus bayar malesin banyak, tiket, bayar, males U3 dieng sangat indah nyaman untuk dikunjungi masyarakatnya juga
ramah menyenangkan
indah, nyaman, kunjung, masyarakat, ramah, senang U4 tempat mengasyikan udara bersih segar pemandangannya begitu indah pantas sebagai destinasi untuk tempat liburan nyaman asyik, bersih, segar, indah, destinasi, liburan, nyaman U5 tempat terbaik untuk mendapatkan spot foto sunrise sering dijuluki sebagai
golden sunrire terbaik di asia tenggara akses sangat mudah dan jalan bagus ber aspal akses menuju bukit sangat aman sudah mengalami perbaikan
baik, spot, foto,
sunrise, golden, sunrise, baik, mudah, jalan, bagus, aspal, bukit, aman, baik
U6
semakin lama semakin kumuh sampah dimana mana parkir tidak teratur panas debu dimana mana lama, kumuh, sampah, parkir, atur, panas, debu U7 terakhir kesana kliatan kurang terawat lingkungannya naik batu datar banyak pos pungli karcis bodong 10000 padahal udah masuk bayar di atas ada yg mintain lagi kurang, rawat, lingkungan, pungli, karcis, bodong, bayar, minta U8 agak kotor pas datang telaga kering jadi warna juga kurang terlihat bau kotor, datang, telaga, kering, warna, lihat, bau U9 alam asri udara sehat membuat nyaman untuk bersantai bersama keluarga alam, asri, udara, sehat, nyaman, santai, keluarga

## 2. Analisis Sentimen dengan KNN
Setelah data diproses melalui text preprocessing, langkah selanjutnya adalah melakukan analisis sentiment dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Kode Ulasan Sentimen U1 bagus informatif film dokumentasi dieng segala keindahannya ??? (akan diprediksi) U2 terlalu banyak tiket harus bayar malesin Negatif U3 dieng sangat indah nyaman untuk dikunjungi masyarakatnya juga ramah menyenangkan Positif U4 tempat mengasyikan udara bersih segar pemandangannya begitu indah pantas sebagai destinasi untuk tempat liburan nyaman Positif U5 tempat terbaik untuk mendapatkan spot foto
sunrise sering dijuluki sebagai golden sunrire terbaik di asia tenggara akses sangat mudah dan jalan bagus ber aspal akses menuju bukit sangat aman sudah mengalami perbaikan Positif
U6 semakin lama semakin kumuh sampah dimana mana parkir tidak teratur panas debu dimana mana Negatif U7 terakhir kesana kliatan kurang terawat lingkungannya naik batu datar banyak pos pungli karcis bodong 10000 padahal udah masuk bayar di atas ada yg mintain lagi Negatif U8 agak kotor pas datang telaga kering jadi warna juga kurang terlihat bau Negatif U9 alam asri udara sehat membuat nyaman untuk bersantai bersama keluarga Positif a. Menghitung bobot kata (TF-IDF)
No. Term tf df D/ df IDF (log D/df ) U 1 U 2 U 3 U 4 U 5 U 6 U 7 U 8 U 9 1 bagus 1 1 2 4,5 0,65 3 2 informatif 1 1 9 0,95 4 3 film 1 1 9 0,95 4 4 dokumenta si 1 1 9 0,95 4 5 indah 1 1 1 3 3 0,47 7 6 banyak 1 1 9 0,95 4 7 tiket 1 1 9 0,95 4 8 bayar 1 1 2 4,5 0,65 3 9 malas 1 1 9 0,95 4 10 nyaman 1 1 1 3 3 0,47 7 11 kunjung 1 1 9 0,95 4 12 masyarakat 1 1 9 0,95 4 13 ramah 1 1 9 0,95 4 14 senang 1 1 9 0,95 4 15 asyik 1 1 9 0,95 4 16 bersih 1 1 9 0,95 4 17 segar 1 1 9 0,95 4 18 destinasi 1 1 9 0,95 4 19 liburan 1 1 9 0,95 4 20 baik 3 1 9 0,95 4 21 spot 1 1 9 0,95 4
22 foto 1 1 9 0,95 4 23 sunrise 2 1 9 0,95 4 24 golden 1 1 9 0,95 4 25 mudah 1 1 9 0,95 4 26 jalan 1 1 9 0,95 4 27 aspal 1 1 9 0,95 4 28 bukit 1 1 9 0,95 4 29 aman 1 1 9 0,95 4 30 lama 1 1 9 0,95 4 31 kumuh 1 1 9 0,95 4 32 sampah 1 1 9 0,95 4 33 parkir 1 1 9 0,95 4 34 atur 1 1 9 0,95 4 35 panas 1 1 9 0,95 4 36 debu 1 1 9 0,95 4 37 kurang 1 1 9 0,95 4 38 rawat 1 1 9 0,95 4 39 lingkungan 1 1 9 0,95 4 40 pungli 1 1 9 0,95 4 41 karcis 1 1 9 0,95 4 42 bodong 1 1 9 0,95 4 43 minta 1 1 9 0,95 4 44 kotor 1 1 9 0,95 4 45 datang 1 1 9 0,95 4 46 telaga 1 1 9 0,95 4 47 kering 1 1 9 0,95 4 48 warna 1 1 9 0,95 4 49 lihat 1 1 9 0,95 4 50 bau 1 1 9 0,95 4 51 alam 1 1 9 0,95 4 52 asri 1 1 9 0,95 4 53 udara 1 1 9 0,95 4 54 sehat 1 1 9 0,95 4 55 santai 1 1 9 0,95 4 56 kelarga 1 1 9 0,95
4
No.
W
U1 U2 U3 U4 U5 U6 U7 U8 U9
1 0,653 0,000 0,000 0,000 0,653 0,000 0,000 0,000 0,000 2 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 3 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 4 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 5 0,477 0,000 0,477 0,477 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 6 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 7 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 8 0,000 0,653 0,000 0,000 0,000 0,000 0,653 0,000 0,000 9 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 10 0,000 0,000 0,477 0,477 0,000 0,000 0,000 0,000 0,477 11 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 12 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 13 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 14 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 15 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 16 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 17 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 18 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 19 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 20 0,000 0,000 0,000 0,000 2,863 0,000 0,000 0,000 0,000 21 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 22 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 23 0,000 0,000 0,000 0,000 1,908 0,000 0,000 0,000 0,000 24 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 25 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 26 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 27 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 28 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 29 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 0,000 30 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 31 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 32 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 33 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 34 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 35 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 36 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 0,000 37 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 38 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 39 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 40 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 41 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 42 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 43 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 0,000 44 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 45 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 46 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000
47 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 48 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 49 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 50 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 0,000 51 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 52 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 53 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 54 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 55 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954 56 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,954
No. WU1 *WDi U2 U3 U4 U5 U6 U7 U8 U9 1 0,000 0,000 0,000 0,427 0,000 0,000 0,000 0,000 2 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 3 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 4 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 5 0,000 0,228 0,228 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 6 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 7 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 8 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 9 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 10 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 11 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 12 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 13 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 14 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 15 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 16 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 17 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 18 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 19 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 20 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 21 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 22 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 23 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 24 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 25 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 26 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 27 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 28 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 29 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 30 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 31 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 32 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 33 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
34 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 35 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 36 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 37 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 38 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 39 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 40 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 41 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 42 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 43 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 44 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 45 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 46 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 47 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 48 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 49 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 50 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 51 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 52 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 53 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 54 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 55 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 56 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,228 0,228 0,427 0,000 0,000 0,000 0,000 b. Menghitung tingkat kemiripan (Cosine
Similarity) No . Panjang Vektor U1 U2 U3 U4 U5 U6 U7 U8 U9 1 0,42 7 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,427 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 2 0,91 1 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00
0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 3 0,91 1 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 4 0,91 1 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 5 0,22 8 0,00 0 0,22 8 0,22 8 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 6 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 7 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 8 0,00 0 0,42 7 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,42 7 0,00 0 0,00 0 9 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 10 0,00 0 0,00 0 0,22 8 0,22 8 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,22 8 11 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 12 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 13 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 14 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 15 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 16 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 17 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 18 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 19 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 20 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 8,195 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 21 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,911 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 22 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,911 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 23 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 3,642 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 24 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,911 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 25 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,911 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 26 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,911 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 27 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,911 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 28 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,911 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 29 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,911 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 30 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,91 1 0,00 0 0,00 0 0,00 0 31 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,91 1 0,00 0 0,00 0 0,00 0 32 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,91 1 0,00 0 0,00 0 0,00 0 33 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,91 1 0,00 0 0,00 0 0,00 0 34 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,91 1 0,00 0 0,00 0 0,00 0 35 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,91 1 0,00 0 0,00 0 0,00 0 36 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,91 1 0,00 0 0,00 0 0,00 0 37 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,00 0 38 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,00 0 39 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,00 0 40 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,00 0 41 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,00 0 42 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,00 0 43 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,91 1 0,00 0 0,00 0 44 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,00 0 45 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,00 0 46 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,00 0 47 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,00 0 48 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,00 0 49 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,00 0 50 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,91 1 0,00 0 51 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,91 1
52 0,00 0 0,00
0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,91 1 53 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,91 1 54 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,91 1 55 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,91 1 56 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,000 0,00 0 0,00 0 0,00 0 0,91 1 57 3,38 6 3,15 8 4,09 8 5,00 8 19,54 9 6,37 4 6,80 1 6,37 4 5,69 1 1,84 0 1,77 7 2,02 4 2,23 8 4,421 2,52 5 2,60 8 2,52 5 2,38 6
c. Menentukan Nilai Sentimen
Cos (U1,U2)  = 0 / (1,840 * 1,777) = 0
Cos (U1,U3)  = 0,228 / (1,840 * 2,024) = 0,061 Cos (U1,U4)  = 0,228 / (1,840 * 2,238) = 0,055 Cos (U1,U5)  = 0,427 / (1,840 * 4,421) = 0,052 Cos (U1,U6)  = 0 / (1,840 * 2,525) = 0 Cos (U1,U7)  = 0/ (1,840 * 2,608) = 0 Cos (U1,U8)  = 0/ (1,840 * 2,525) = 0
Cos (U1,U9)  = 0/ (1,840 *
2,386) = 0
Dari hasil tersebut dapat diurutkan nilai similarity U1 dari yang tertinggi ke yang terendah yaitu :
1. U3 (Positif) 2. U4 (Positif)
3. U5 (Positif)
Jika dipilih nilai k untuk KNN adalah 3 maka akan dipilih 3 nilai similarity yang tertinggi. Dari 3 nilai  tertinggi  terrsebut, kelas    sentimen  yang    paling  banyak muncul  adalah  positif  sehingga  sistem akan  mengklasifikasikan  U1  ke  dalam sentimen Positif .

## 3. Pengujian Akurasi
Pengujian  dilakuann  dengan  menggunakan dataset  sebanyak  147  ulasan  untuk  data training yang terbagi menjadi klasifikasi 74 positif,  dan  73  data  negatif.  Sedangkan dataset  yang  digunakan  untuk  data  testing sebanyak  37  ulasan.  Uji  akurasi  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  python dan didapat hasil sebesar 86% seperti terlihat pada gambar di bawah ini.

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa  Penelitian ini  menghasilkan  sebuah  sistem  analisis sentimen  yang  dapat  mengidentifikasikan  dan mengklasifikasi ulasan pengunjung wisata dieng dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor  (K-NN).  Hasil  dari  pengujian,  sistem mampu
mengklasifikasikan sentimen menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor (K-NN) dengan akurasi sebesar 86%.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
1.  Syaifudin, Y. W., & Irawan, R. A. (2018). Implementasi  Analisis  Clustering  Dan Sentimen  Data  Twitter  Pada  Opini  Wisata Pantai  Menggunakan  Metode  K-Means.
Jurnal Informatika Polinema, 4(3), 189-189. 2.  Putri,  P.  (2013).  Implementasi  Metode Improved K-Nearest Neighbor pada Analisis  Sentimen  Twitter  Berbahasa Indonesia (Doctoral dissertation,
Universitas Brawijaya).
3.  Wilianto, L., Pudjiantoro, T. H., & Umbara, F.  R.  (2017).  Analisis  Sentimen  Terhadap Tempat Wisata Dari Komentar Pengunjung Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Studi Kasus Jawa Barat. Prosiding SNATIF, 439-448. 4.  Azmi,  M.,  Huda,  A.  K.,  &  Setyanto,  A. (2020). PEMANFAATAN DATA INSTAGRAM  UNTUK  MENGETAHUI

## REPUTASI TEMPAT WISATA DI
LOMBOK.  TEKNIMEDIA:  Teknologi
Informasi dan Multimedia, 1(1), 39-46.
5.  Deviyanto,  A.,  &  Wahyudi,  M.  D.  R.
(2018).  Penerapan  analisis  sentimen  pada pengguna  twitter  menggunakan  metode  K-
Nearest Neighbor. JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), 3(1), 1-13. 6.  Febrianti,  Y.  M.,  &  Indriati,  A.  W.  W. (2018).  Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan “Lazada” Berbahasa
Indonesia
Menggunakan K-Nearest Neighbor (K-NN)
Dengan Perbaikan Kata Menggunakan Jaro Winkler  Distance.  Jurnal  Pengembangan
Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-
ISSN, 2548, 964X.
7.  Sari,  R.  (2020).  Analisis  Sentimen  Pada Review  Objek  Wisata  Dunia  Fantasi menggunakan Algoritma K-Nearest
Neighbor (K-NN). EVOLUSI: Jurnal Sains dan Manajemen, 8(1).