## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5900

## Perbandingan Metode K-NN Dan Metode Random Forest Untuk Analisis Sentimen pada Tweet Isu Minyak Goreng di Indonesia
Christina Purnama Yanti * , Ni Wayan Eva Agustini, Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra, Dewa Ayu Putri Wulandari
Fakultas Teknologi dan Informatika, Prodi Teknik Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia, Bali, Indonesia Email: 1,* christinapy@instiki.ac.id, 2 wayaneva7@gmail.com, 3 wiwik@instiki.ac.id, 4 putri.wulandari@instiki.ac.id Email Penulis Korespondensi: christinapy@instiki.ac.id
Abstrak− Seiring berkembangnya kemajuan teknologi banyak sekali media sosial yang digunakan oleh manusia salah satunya adalah media sosial twitter, pada media sosial twitter kita bisa banyak menemukan data teks, opini serta pendapat masyarakat seperti sekarang sedang hangat isu minyak goreng di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode K-NN dan Random Forest dan tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui perbandingan dari kedua metode tersebut dalam analisis sentimen isu minyak goreng.  Hasil  akurasi dari dua  metode  ini  tidak  terpaut  terlalu  jauh.  Dari dua  metode yang  digunakan  masing-masing  akan dibagi  menjadi  tiga  skenario  penelitian,  yang  pertama  skenario  1  berjumlah  500  data,  skenario  2  berjumlah  800  data,  dan skenario 3 berjumlah 1.000 data, dimana untuk rasio data latih dan data uji yaitu 80:20. Untuk hasil pengujian metode K-NN pada  skenario 2  lebih  unggul dengan presentase  akurasi  sebesar  74,58%,  presisi 56,75%  dan  recall  44,57%  dan  hasil  yang paling rendah yaitu metode K-NN skenario 1 dengan presentase akurasi sebesar 71,50%, presisi 47,83% dan recall 37,45%. Untuk rata-rata hasil pengujian dari metode K-NN yaitu akurasi 72,86%, presisi 52,26% dan recall 41,04%. Sedangkan rata- rata hasil pada metode random forest yaitu akurasi 73,37%, presisi 52,26% dan recall 34,28%.
Kata Kunci: Sentimen; Minyak Goreng; Twitter; K-NN, Random Forest
Abstract− Along with the development of technological advances, a lot of social media is used by humans, one of which is Twitter  social  media.  On  Twitter  social  media,  we  can  find  a  lot  of  text  data,  opinions  and  public  opinion,  as  the  issue  of cooking oil is currently hot in Indonesia. In this study, the K-NN and Random Forest methods were used, and the purpose of this study was to compare the two methods in sentiment analysis on the issue of cooking oil. The results of the accuracy of these two methods are not too far apart. Each of the two methods used will be divided into three research scenarios, the first is scenario 1, a collection of 500 data, scenario 2, a collection of 800 data, and scenario 3, a collection of 1,000 data, where the ratio of training data and test data is 80:20. The test results for the K-NN method in scenario 2 are superior with an accuracy presentation of 74.58%, 56.75% precision  and 44.57%  recall  and the  lowest  result  is  the  K-NN  method  scenario  1  with  an accuracy  presentation  of 71. 50%,  47.83% precision  and  37.45%  recall.  The  average  test  results  for  the  K-NN  method  are 72.86% accuracy, 52.26% precision and 41.04% recall. While the average results of the random forest method are 73.37% accuracy, 52.26% precision and 34.28% recall
Keywords : Sentiment; Cooking Oil; Twitter; K-NN; Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan kemajuan teknologi, maka banyaknya media yang dapat digunakan manusia untuk dijadikan alat dalam  berkomunikasi,  demikian  pula  dengan  media  sosial  yang  dapat  dengan  mudah  diakses  melalui  jaringan internet. Pada umumnya fungsi dari media sosial antara lain untuk berbagi pesan dengan banyak pengguna media sosial itu sendiri, yaitu berupa berita, gambar dan juga tautan video [1]. Media sosial tidak hanya dapat di akses di perangkat komputer, tetapi dengan adanya aplikasi di smartphone atau telepon pintar, maka semakin memudahkan masyarakat untuk mengakses media sosial secara mobile sehingga dapat diakses kapanpun dan di manapun[2]. Media  jejaring  sosial  seperti  Tiktok,  Twitter,  Instagram  Facebook  dan  Youtube  merupakan  beberapa  media perangkat  komunikasi  terpopuler  di  masyarakat  saat  ini.  Media  sosial  telah  menjadi  trend  dari  kehidupan masyarakat luas dan menjadi identitas mereka dalam bersosialisasi, tidak hanya bagi kalangan sendiri, tetapi juga bagi  masyarakat  luas.  Informasi  yang  terdapat  didalam  Twitter  mayoritas  adalah  berupa  data  teks,  opini  serta pendapat  tertulis  dalam  kalimat-kalimat  yang  berupa  teks  dan  tidak  terstruktur  [3].  Untuk  melihat  respon masyarakat terhadap insiden kelangkaan minyak goreng dapat dilihat dari berbagai sarana dan media salah satunya yaitu melalui media sosial Twitter. Alasan penulis tertarik menganalisis sentiment masyarakat pada isu kelangkaan minyak goreng karena pembahasan mengenai minyak goreng tengah menjadi trending topic di Twitter. Melihat bahwa negara Indonesia sebagai pusat produksi sawit terbesar di dunia mencapai 43,3 juta ton pertahun, namun minyak  goreng  langka,  itulah  yang  menjadi  kesenjangan[4].  Banyak  masyarakat  yang  ikut  serta  dalam mengunggah,  membahas  dan  memberikan  opini  mengenai  minyak  goreng  ini,  dimana  opini  yang  diberikan masyarakat tersebut justru membuat yang mengkonsumsi informasi tersebut menjadi bimbang akan kejelasan dan kurang  jelas  opini  tersebut  mengarah  ke  suatu  unggahan  positif,  negatif,  netral  [5].  Adapun  cara  yang  dapat digunakan untuk mendapatkan suatu informasi atau unggahan tersebut bersifat positif, negatif atau netral dengan cara melakukan Analisis Sentimen Twitter, dimana cara ini digunakan untuk mengeksplorasi apakah konten yang dikumpulkan dari opini masyarakat dalam keadaan positif, negatif atau netral [6]. Analisis sentimen Twitter ini dilakukan untuk memberikan suatu hasil analisa. Berkaitan dengan judul penelitian yang akan diteliti mengenai perbandingan algoritma K-NN dan Random Forest, terdapat beberapa referensi terkait, diantaranya pada penelitian [7]  tentang  Analisis  Sentimen  Terhadap  Tayangan  Televisi  Berdasarkan  Opini  Masyarakat  pada  Media  Sosial

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5900
Twitter menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Pembobotan Jumlah Retweet. Hasil penelitian ini nilai k optimal  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  KNN  adalah  k=3,  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  80,83%.  Pada penelitian [8] tentang Perbandingan Metode KNN, Decision Tree, dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna Layanan BPJS dengan hasil analisis sentimen terhadap data Twitter mengenai layanan BPJS mencapai tingkat akurasi 96.01%. Dimana class precision untuk pred. negative adalah 52.17%, pred positive adalah 0.00%, dan  pred. neutral  adalah  97.27%  dalam  metode  KNN.  Pada  penelitian  [9]  dengan  hasil  pengujian  terbaik pada skenario pengujian jumlah tree yaitu nilai accuracy 90%. Hasil tersebut diperoleh yaitu skenario 3 dengan jumlah tree terbesar dibanding skenario lainnya. Hal tersebut dapat disimpulkan bahwa semakin besar jumlah tree maka semakin baik hasil prediksi yang didapatkan. Berdasarkan penelitian sebelumnya, penulis mengambil beberapa hal dari penelitian sebelumnya untuk diterapkan pada penelitian sekarang sehingga menjadikan penelitian sekarang berbeda dari penelitian sebelumnya. Peneliti akan mengbandingkan dua metode yaitu metode K-NN dan metode Random Forest untuk menganalisis tweet isu minyak goreng di Indonesia.  Algoritma K-NN memiliki kelebihan dalam  menerjemahkan  hasil,  waktu  perhitungan  dan  akurasi  dari  perhitungan  dibandingkan  dengan  metode logistic, CART, dan SVM [10]. Pada algoritma Random Forest menunjukkan  beberapa  kelebihan  diantaranya mampu menghasilkan  error  yang  relatif  rendah, performa  yang baik  dalam  klasifikasi,  dapat  mengatasi  data pelatihan dalam  jumlah  besar  secara  efisien,  serta  metode  yang efektif untuk mengestimasi missing data [11]. Adapun alasan membandingkan kedua metode adalah untuk mengetahui apakah kedua metode dapat melakukan klasifikasi  terkait  kasus  tweet  isu  minyak  goreng    serta  ingin  mengetahui  metode  mana  yang  memiliki  tingkat akurasi yang lebih baik dalam melakukan klasifikasi data tweet tentang isu minyak goreng di Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  proses  meneliti  pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  langkah  atau  proses  sedemikian  rupa  untuk mendapatkan  hasil  kesimpulan  dari  penelitian  yang  dilakukan  penulis.  Adapun  alur  penelitian  yang  dilakukan adalah terlihat pada gambar 1.
Gambar  1 . Alur Penelitian

## 2.1.1 Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan satu metode pengumpulan data yaitu pengumpulan data  sekunder.  Dan  dua  tahap  lagi  yaitu  menggunakan  tahap  crawling  dan  labeling.  Pengumpulan  data  ini dilakukan untuk memenuhi kebutuhan objek yang digunakan selama proses penelitian. Dalam pengumpulan data sekunder,  pengumpulan data yang dilakukan dengan cara melakukan wawancara langsung dengan Bapak Gatot Supriatin  selaku  Sub  Koordinator  unit  substansi  pengendalian  barang  pokok  dan  barang  penting.  Sedangkan pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  dua  tahap  yaitu  crawling  dan  labelling.  Crawling  dilakukan  dengan mengambil  komentar  Twitter  menggunakan  aplikasi  rapid  miner,  data  yang  dikumpulkan  terdiri  dari  1000 komentar. Komentar yang diambil adalah berdasarkan isu yang viral Kemudian tahap labelling dilakukan untuk memberi label/kelas pada data, label yang diberikan adalah positif negatif netral.

## 2.1.2 Preprocessing Data
Prepocessing data dapat membantu mengubah data agar mudah digunakan sebelum tugas analisa sentimen dapat dilakukan.  Untuk  bisa  mengolah  dokumen  teks  supaya  bisa  menghasilkan  luaran  yang  diinginkan  maka  harus

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5900
dilakukan  pengolahan  teks  terlebih  dahulu,  tahapan  preprocessing  teks  meliputi  menghapus  angka,  tanda  baca, stopword dan mengubah teks menjadi huruf kecil [12].

## 2.1.3 Pelabelan Data
Data  tweet  yang  telah mengalami  pemrosesan  pada  tahapan  preprocessing kemudian  akan  dilakukan  pelabelan atau  penentuan  kelas  atribut-nya,  penentuan  kelas  atribut  dibuatkannya  kamus  lexicon  kata  positif  dan  negatif bahasa  Indonesia  dengan  format  .txt,  agar  bisa  melakukan  pelabelan  kalimat  yang  mengandung  kata  positif  , negatif atau netral yang sesuai terdapat pada kamus tersebut. Pembagian kelas atribut pada penelitian ini dibagi menjadi positif, negatif dan netral [13].

## 2.1.4 Pembagian Data Data
Setelah data selesai diterapkan dalam preprocessing dan diberikan label kelas sentimen, data  komentar tersebut dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih  digunakan  oleh  algoritma  klasifikasi  untuk membentuk sebuah model classifier, model ini merupakan representasi pengetahuan yang akan digunakan untuk prediksi kelas data baru yang belum pernah ada, semakin besar data latih yang digunakan, maka akan semakin baik machine dalam memahami pola data. Sedangkan data uji digunakan untuk mengukur sejauh mana classifier berhasil melakukan klasifikasi dengan benar. Berdasarkan Pareto Principle, rasio umum yang digunakan adalah 80:20, dengan data latih 80% dari setiap kategori dan data uji 20% dari setiap kategori.

## 2.1.5 Implementasi Metode K-NN
Algoritma pertama yang digunakan yaitu algoritma K-NN adalah algoritma klasifikasi supervised  learning  atau biasa  dikenal  dengan  metode berbasis jarak [14]. Metode ini bekerja dengan hanya menghafal  semua contoh pelatihan  yang  tersedia  selama  fase  pelatihan.  Selanjutnya    pada    fase    pengujian,    dokumen    yang    akan diklasifikasi  dibandingkan  dengan  contoh-contoh  berdasarkan  ukuran  jarak  yang  ditentukan  sebelumnya. Dokumen  yang  paling  mirip  disebut  "tetangga  terdekat" untuk jumlah tetangga terdekat dapat ditentukan dari berapa  jumlah  nilai  k.  K-NN  ini  merupakan  metode  yang  sederhana  untuk  pengklasifikasian  tanpa  harus melakukan  perhitungan  secara  kompleks  [15].  Dalam  proses  implementasi  metode  K-NN,  tahapan  yang  harus dilakukan dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar  2. Implementasi Metode K-NN

## 2.1.5 Implementasi Metode Random Forest
Algoritma  kedua  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  yaitu  random  forest.  Random  forest  merupakan  metode klasifikasi  yang  supervised.  Hanya  diperlukan  sedikit  preprocessing,  dan  data  yang  digunakan  tidak  perlu dilakukan transformasi [16]. Metode ini dapat menangani data yang imbalance, serta training yang cepat. Random forest dibuat dengan teknik dasar data mining yaitu pohon keputusan. Semakin banyak tree yang terbentuk, maka akurasi  yang  diperoleh  akan  semakin  besar.  Pohon  yang  dihasilkan  oleh  Random  Forest  tidak  dapat  diketahui secara pasti, bisa mencapai ratusan bahkan ribuan [17]. Dibawah ini merupakan proses penerapan metode Random Forest pada gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5900

## 2.1.6 Skenario Pengujian
Sebuah  metode  yang  melakukan  klasifikasi  tentunya diharapkan bisa  memprediksi  dengan  benar.  Namun pada penerapannya metode tidak akan bisa 100% benar. Hal ini yang mengharuskan  pengukuran kinerja dari metode tersebut untuk mengetahui berbagai aspek pengujiannya. Pada penelitian ini untuk menguji tingkat akurasi dari algoritma K-NN dan Random Forest penulis menggunakan confucion matrix. Confusion matrix merupakan salah satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu  metode  klasifikasi.  Confusion  matrix dapat digunakan  untuk  mengukur  performa  dalam  permasalahan  klasifikasi  biner  maupun  permasalahan  klasifikasi multiclass [18]. Dalam penelitian ini penulis menggunakan 3 skenario pengujian yaitu skenario 1 berjumlah 500 data, skenario 2 berjumlah 800 data, dan skenario 3 berjumlah 1000 data .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Crawling Data
Crawling  merupakan  tahapan  yang  penting  untuk  dilakukan  saat  akan  melakukan  analalisis  data,  pada  teknik pengumpulan  data  ini  melakukan  proses  pengumpulan  data  Twitter  dengan  memanfaatkan  Application Programming Interface (API) yang disediakan oleh Twitter yang menghasilkan kumpulan data sampel berupa teks yang telah diunggah oleh pengguna Twitter[19]. Pada penelitian analisis sentimen minyak goreng menggunakan metode Random Forest dan K-NN ini, terdapat sekitar 8.000 data komentar yang terkumpul dari twitter. Kemudian data tersebut menyusut menjadi 1.000 data. Penyusutan terjadi karena seluruh data telah melewati proses cleaning, yang  mana  proses  tersebut  dilakukan  untuk  menghilangkan  komentar  kosong  ataupun  komentar  yang  berisi emoticon saja. Data tersebut dihapus atau dibersihkan karena tidak digunakan dalam penelitian ini. Seluruh data yang terkumpul akan diberikan label sentimen menggunakan aplikasi orange berdasarkan kamus lexicon bahasa Indonesia. Dari 1.000 data tersebut akan dibagi menjadi 3 skenario yaitu skenario 1 berjumlah 500 data, skenario 2 berjumlah 800 data, dan skenario 3 berjumlah 1.000 data. Hasil dari crawling data dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar  4. Hasil Crawling Data

## 3.2 Implementasi
Berdasarkan tabel dataset ulasan atau sentimen di atas, untuk melakukan pengujian analisa sentimen dari masing- masing metode K-NN dan metode Random Forest maka akan diimplementasikan ke dalam skema RapidMiner dengan tampilan pemodelan pada gambar 5.
Pada gambar merupakan skema analisis sentimen pada rapid miner, operator read excel berfungsi untuk membaca data yang telah di crawling sebelumnya, Set Role berfungsi untuk membedakan baris penamaan atribut

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5900
koordinat dan prediksi posisi yang akan di masukan kedalam kategori 'label'. Agar pada saat pengkategorian data 'label'  tidak  ikut  serta  terhitung  dan  merubah  hasil.Nominal  to  Text  berfungsi  untuk  mengubah  jenis  atribut nominal yang dipilih menjadi teks. Process Documents berfungsi untuk memproses dokumen atau biasa disebut preprocessing, dimana di dalam process document terdapat beberapa sub-sub. Operator cross validation adalah operator yang bersarang yang memiliki dua subproses: subproses training yang digunakan untuk melatih model dan subproses testing untuk pengujian sekaligus mengukur kinerja model. Operator aply model digunakan untuk menerapkan model yang telah dilatih sebelumnya.
Gambar  6. Sampel Hasil Pelabelan
3.3 Hasil Prediksi Sentimen Metode K-NN

## 3.3.1 Hasil K-NN Skenario 1
Performance dengan confusion matrix yang diperoleh pada metode K-NN dengan total 500 kasus yaitu sebagai berikut , diketahui bahwa proporsi kasus positif yang sebenarnya di prediksi positif secara benar adalah sebanyak 0 kasus dari 28 kasus positif ( class recall positif 0.00%) . Proporsi kasus netral yang sebenarnya di prediksi netral secara benar adalah sebanyak 16 kasus dari 78 kasus netral (class recall netral 20.52%)  Diketahui bahwa proporsi kasus  negatif  yang  sebenarnya  di  prediksi  negatif  adalah  sebanyak  270  kasus  dari  294  kasus  yang  sebenarnya negatif (class recall negatif 91.84%). Proporsi kasus prediksi negatif yang memprediksi kasus yang sebenarnya netral dan positif sebanyak 60 dan 20 kasus dari 78 kasus netral dan 28 kasus positif (class presisi negatif 77.14%). Proporsi kasus prediksi netral yang memprediksi kasus yang sebenarnya negatif dan positif sebanyak 20 dan 8 dari  294  kasus  negatif  dan  28  kasus  positif  (class  presisi  netral  36.36%).  Proporsi  kasus  prediksi  positif  yang memprediksi kasus yang sebenarnya negatif dan netral sebanyak 4 dan 2 dari 294 kasus negatif dan 78 kasus netral (class presisi netral 00.00%. Jumlah kasus yang tepat prediksi sejumlah 286 kasus , yang terdiri dari 270 kasus negatif, 16 kasus netral dan 0 kasus positif ( akurasi 71.50%). Hasil prediksi metode K-NN skenario 1 dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar  7. Prediksi Metode K-NN Skenario 1

## 3.3.2 Hasil K-NN Skenario 2
Performance Performance dengan confusion matrix yang diperoleh pada metode K-NN dengan total 800 kasus yaitu  sebagai  berikut  ,  diketahui  bahwa  proporsi  kasus positif  yang  sebenarnya  di prediksi  positif  secara benar adalah sebanyak 6 kasus dari 47 kasus positif ( class recall positif 12.77%) . Proporsi kasus netral yang sebenarnya di  prediksi  netral  secara  benar  adalah  sebanyak  35  kasus  dari  125  kasus  netral  (class  recall  netral  28.00%) Diketahui bahwa proporsi kasus negatif yang sebenarnya di prediksi negatif adalah sebanyak 435 kasus dari 468

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5900
kasus yang sebenarnya negatif (class recall negatif 92.95%). Proporsi kasus prediksi negatif yang memprediksi kasus yang sebenarnya netral dan positif sebanyak 83 dan  31 kasus dari 125 kasus netral dan 47 kasus positif (class presisi negatif 79.23%). Proporsi kasus prediksi netral yang memprediksi kasus yang sebenarnya negatif dan positif sebanyak 33 dan 10  dari 467 kasus negatif dan 47 kasus positif (class presisi netral 44.87%). Proporsi kasus prediksi positif yang memprediksi kasus yang sebenarnya negatif dan netral sebanyak 0 dan 7 dari 468 kasus negatif dan 125 kasus netral (class presisi netral 46.15%. Jumlah kasus yang tepat prediksi sejumlah 476 kasus , yang terdiri dari 435 kasus negatif, 35 kasus netral dan 6 kasus positif ( akurasi 74.38%). Hasil prediksi metode K-NN skenario 2 dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar  8. Prediksi Metode K-NN Skenario 2

## 3.3.3 Hasil K-NN Skenario 3
Performance dengan confusion matrix yang  diperoleh pada metode K-NN ketiga  yaitu, metode K-NN dengan total 1000 kasus yaitu sebagai berikut , diketahui bahwa proporsi kasus positif yang sebenarnya di prediksi positif secara benar adalah sebanyak 6 kasus dari 60 kasus positif ( class recall positif 10.00%) . Proporsi kasus netral yang sebenarnya di prediksi netral secara benar adalah sebanyak 37 kasus dari 159 kasus netral (class recall netral 23.27%). Diketahui bahwa proporsi kasus negatif yang sebenarnya di prediksi negatif adalah sebanyak 537 kasus dari  581  kasus  yang  sebenarnya  negatif  (class  recall  negatif  92.43%).  Proporsi  kasus  prediksi  negatif  yang memprediksi kasus yang sebenarnya netral dan positif sebanyak 119 dan 42 kasus dari 159 kasus netral dan 60 kasus  positif  (class  presisi  negatif  76.93%).  Proporsi  kasus  prediksi  netral  yang  memprediksi  kasus  yang sebenarnya negatif dan positif sebanyak 44 dan 12 dari 581 kasus negatif dan 60 kasus positif (class presisi netral 39.78%). Proporsi kasus prediksi positif yang memprediksi kasus yang sebenarnya negatif dan netral sebanyak 0 dan 3 dari 581 kasus negatif dan 159 kasus netral (class presisi netral 66.67%. Jumlah kasus yang tepat prediksi sejumlah 580 kasus , yang terdiri dari 537 kasus negatif, 37 kasus netral dan 6 kasus positif ( akurasi  72.50%). Hasil prediksi metode K-NN skenario 3 dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar  9. Prediksi Metode K-NN Skenario 3

## 3.3.4 Rangkuman Hasil K-NN
Perbandingan dari 3 skenario yang di gunakan untuk pengujian metode K-NN menunjukkan bahwa akurasi pada skenario  skenario  2  lebih  unggul  diantara  ketiga  skenario  dengan  persentase  74,58%,  selanjutnya  disusul  oleh skenario 3 dengan persentase 72,50% dan yang paling rendah yaitu skenario 1 dengan presentase 71,50%. Hasil presisi dari 3 skenario yaitu rata rata menunjukkan presentase 56,44%, dan hasil dari nilai recall yaitu rata rata sebesar 44,91%. Hasil rangkuman metode K-NN dapat dilihat pada gambar 10.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5900
3.4 Hasil Prediksi Sentimen Metode Random Forest

## 3.4.1 Hasil Random Forest Skenario 1
Performance dengan confusion matrix yang diperoleh pada metode Random Forest dengan total 500 kasus yaitu sebagai berikut , diketahui bahwa proporsi kasus positif yang sebenarnya di prediksi positif secara benar adalah sebanyak  0 kasus  dari  28 kasus  positif  (  class  recall  positif  0.00%)  .  Proporsi  kasus  netral  yang  sebenarnya  di prediksi netral secara benar adalah sebanyak 2 kasus dari 78 kasus netral (class recall netral 2.56%)  Diketahui bahwa proporsi kasus negatif yang sebenarnya di prediksi negatif adalah sebanyak 294 kasus dari 294 kasus yang sebenarnya negatif (class recall negatif 100.00%). Proporsi kasus prediksi negatif yang memprediksi kasus yang sebenarnya netral dan positif sebanyak 75 dan 28 kasus dari 78 kasus netral dan 28 kasus positif (class presisi negatif  74.06%).  Proporsi  kasus  prediksi  netral  yang  memprediksi  kasus  yang  sebenarnya  negatif  dan  positif sebanyak 0 dan 0  dari 294 kasus negatif dan 28 kasus positif (class presisi netral 100.00%). Proporsi kasus prediksi positif yang memprediksi kasus yang sebenarnya negatif dan netral sebanyak 0 dan 1 dari 294 kasus negatif dan 78 kasus netral (class presisi netral 00.00%. Jumlah kasus yang tepat prediksi sejumlah 296 kasus , yang terdiri dari 294 kasus negatif, 2 kasus netral dan 0 kasus positif ( akurasi 74.00%). Hasil prediksi metode Random Forest skenario 1 dapat dilihat pada gambar 11.

## Gambar  11. Prediksi Metode Random Forest Skenario 1

## 3.4.2 Hasil Random Forest Skenario 2
Performance dengan confusion matrix yang diperoleh pada metode Random Forest dengan total 800 kasus yaitu sebagai berikut , diketahui bahwa proporsi kasus positif yang sebenarnya di prediksi positif secara benar adalah sebanyak  0 kasus  dari  47 kasus  positif  (  class  recall  positif  0.00%)  .  Proporsi  kasus  netral  yang  sebenarnya  di prediksi netral secara benar adalah sebanyak 0 kasus dari 125 kasus netral (class recall netral 0.00%)  Diketahui bahwa proporsi kasus negatif yang sebenarnya di prediksi negatif adalah sebanyak 468 kasus dari 468 kasus yang sebenarnya negatif (class recall negatif 100.00%). Proporsi kasus prediksi negatif yang memprediksi kasus yang sebenarnya netral dan positif sebanyak 123 dan 47 kasus dari 125 kasus netral dan 47 kasus positif (class presisi negatif  73.35%).  Proporsi  kasus  prediksi  netral  yang  memprediksi  kasus  yang  sebenarnya  negatif  dan  positif sebanyak 0 dan 0  dari 468 kasus negatif dan 47 kasus positif (class presisi netral 00.00%). Proporsi kasus prediksi positif yang memprediksi kasus yang sebenarnya negatif dan netral sebanyak 0 dan 0 dari 468 kasus negatif dan 125 kasus netral (class presisi positif 00.00%. Jumlah kasus yang tepat prediksi sejumlah 468 kasus , yang terdiri dari 468 kasus negatif, 0 kasus netral dan 0 kasus positif ( akurasi 73.12%). Hasil prediksi metode Random Forest skenario 2 dapat dilihat pada gambar 12.

## Gambar  12. Prediksi Metode Random Forest Skenario 2

## 3.4.3 Hasil Random Forest Skenario 3
Performance dengan confusion matrix yang diperoleh pada metode Random Forest dengan total 1000 kasus yaitu sebagai berikut , diketahui bahwa proporsi kasus positif yang sebenarnya di prediksi positif secara benar adalah sebanyak  3 kasus  dari  60 kasus  positif  (  class  recall  positif  5.00%)  .  Proporsi  kasus  netral  yang  sebenarnya  di prediksi netral secara benar adalah sebanyak 1 kasus dari 159 kasus netral (class recall netral 0.63%)  Diketahui bahwa proporsi kasus negatif yang sebenarnya di prediksi negatif adalah sebanyak 580 kasus dari 581 kasus yang sebenarnya negatif (class recall negatif 99.83%). Proporsi kasus prediksi negatif yang memprediksi kasus yang sebenarnya netral dan positif sebanyak 158 dan 57 kasus dari 159 kasus netral dan 60 kasus positif (class presisi negatif  72.96%).  Proporsi  kasus  prediksi  netral  yang  memprediksi  kasus  yang  sebenarnya  negatif  dan  positif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5900
sebanyak 1 dan 0  dari 581 kasus negatif dan 60 kasus positif (class presisi netral 50.00%). Proporsi kasus prediksi positif yang memprediksi kasus yang sebenarnya negatif dan netral sebanyak 0 dan 0 dari 581 kasus negatif dan 159 kasus netral (class presisi positif 100.00%. Jumlah kasus yang tepat prediksi sejumlah 584 kasus , yang terdiri dari 580 kasus negatif, 1 kasus netral dan 3 kasus positif ( akurasi 73.00%). Hasil prediksi metode Random Forest skenario 3 dapat dilihat pada gambar 13.

## Gambar  13. Prediksi Metode Random Forest Skenario 3

## 3.4.4 Rangkuman Hasil Random Forest
Pada gambar 13 menunjukkan rangkuman hasil dari pengujian pada metode Random Forest. Perbandingan dari 3 skenario yang di gunakan untuk pengujian metode Random Forest  menunjukkan bahwa akurasi pada skenario skenario 1 lebih unggul diantara ketiga skenario dengan persentase 74.00%, selanjutnya disusul oleh skenario 2 dengan persentase 73,12% dan yang paling rendah yaitu skenario 1 dengan presentase 73.00%.  Hasil rangkuman metode Random Forest terlihat pada gambar 14.
Gambar 14. Rangkuman Hasil Metode Random Forest

## 3.5 Hasil Perbandingan Metode
Hasil yang di peroleh dari pengujian metode K-NN yaitu skenario 1 mendapatkan akurasi sebesar 71,50%, presisi 47,83% dan recall 37,45%, pada skenario 2 mendapatkan hasil akurasi sebesar 74,58%, presisi 56,75% dan recall 44,57%, dan pada skenario 3 mendapatkan hasil akurasi sebesar 72,50%, presisi 61,12% dan recall 41,09%. Dari penjelasan tersebut dapat diketahui bahwa pengujian metode K-NN pada skenario 2 hasil akurasi lebih unggul dibandingkan skenario yang lainnya. Sedangkan hasil yang diperoleh dari pengujian metode Random Forest yaitu pada  skenario    1  memperoleh  akurasi  sebesar  74,00%,  presisi  58,02%  dan  recall  34,18%.  Pada  skenario  2 memperoleh hasil akurasi sebesar 73,12%, presisi 24,45% dan recall 33,33%. Dan pada skenario 3 mendapatkan hasil akurasi 73,00%, presisi 74,32% dan recall 35,33%. Dari penjelasan tersebut dapat diketahui bahwa pengujian metode Random Forest pada skenario 1 hasil akurasi lebih unggul dibandingkan skenario yang lainnya. Rata-rata akurasi  dari  metode  K-NN  yaitu  sebesar  72,86%,  presisi  52,26%  dan  recall  41,04%.  Sedangkan  pada  metode Random  Forest  rata-rata  akurasi  sebesar  73,37%,  presisi  52,26%  dan  recall  34,28%.  Dari  kedua  metode  yang digunakan untuk analisis tweet isu minyak goreng, diperoleh bahwa metode K-NN lebih baik dari segi akurasi dan optimal  dibandingkan  metode  Random  Forest.  Berikut  hasil  rata-rata  perbandingan  kedua  metode  pada  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Hasil Rata – Rata Perbandingan Kedua Metode Metode Akurasi Recall Presisi K-NN 72,86% 52,25%  41,04% Random Forest 73,37% 52,26%  34,28%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5900

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini, metode k-NN dan metode Random Forest mampu digunakan dalam menganalisis klasifikasi pada kasus tweet isu minyak goreng di Indonesia. Pada penelitian sebelumnya, sudah ada yang membandingkan analisis  sentimen  menggunakan  metode  K-NN  dan  Random  Forest  namun  belum  ada  yang  membahas  tentang tweet  isu  minyak  goreng.  Penelitian  ini  menggunakan  tiga  skenario  dengan  jumlah  data  yang  berbeda  –  beda sehingga dapat disimpulkan bahwa jumlah data juga merupakan salah satu faktor yang menentukan hasil akurasi metode. Dari penelitian ini komentar negatif lebih banyak dibandingkan komentar positif dari masyarakat, dalam penelitian ini menggunakan 3 skenario yaitu skenario 1 berjumlah 500 data, skenario 2 berjumlah 800 data dan skenario 3 berjumlah 1000 data tweet yang didapat melalui proses crawling data twitter. Penentuan kelas atribut dibuatkannya kamus lexicon kata positif dan negatif bahasa Indonesia dengan format .txt, agar bisa melakukan pelabelan kalimat yang mengandung kata positif , negatif atau netral yang sesuai terdapat pada kamus tersebut. Dari  hasil  penelitian  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  hasil  pengujian  menggunakan  confusion  matrix  didapat pengujian  metode  K-NN  pada  skenario  2  hasil  akurasi  lebih  unggul  dibandingkan  skenario  yang  lainnya. Sedangkan hasil pengujian dengan metode Random Forest pada skenario 1 hasil akurasi lebih unggul dibandingkan skenario  yang  lainnya.  Rata-rata  akurasi  dari  metode  K-NN  yaitu  sebesar  72,86%,  presisi  52,26%  dan  recall 41,04%.  Sedangkan  pada  metode  Random  Forest  rata-rata  akurasi  sebesar  73,37%,  presisi  52,26%  dan  recall 34,28%.  Dari  kedua  metode yang digunakan untuk  analisis  tweet  isu  minyak  goreng,  diperoleh bahwa  metode Random Forest lebih baik dari segi akurasi dan optimal dibandingkan metode K-NN untuk data tweet isu minyak goreng.

## REFERENCES
[1]  F. Syadid, “Analisis Sentimen Komentar Netizen Terhadap Calon Presiden Indonesia 2019 Dari Twitter Menggunakan Algoritma  Term  Frequency-Invers  Document  Frequency  (Tf-  Idf)  Dan  Metode  Multi  Layer  Perceptron  (Mlp)  Neural Network,” 2019.
[2]  Susilowati, “Pemanfaatan Aplikasi Tiktok Sebagai Personal Branding Di Instagram,” Jurnal Komunikasi, vol. 9, no. 2, pp. 176–185, 2018.
[3]  T.  Hendrawati  and  C.  P.  Yanti,  “Analysis  of  Twitter  Users  Sentiment  against  the  Covid-19  Outbreak  Using  the Backpropagation Method with Adam Optimization,” Journal of Electrical, Electronics and Informatics, vol. 5, no. 1, 2021.
[4]  C. Siahaan, A. Febri Herawati, and D. Adrian, “Pemberitaan Kelangkaan Minyak Goreng Di Media Online Dan Kepanikan Masyarakat,” vol. 4, no. 2, 2022.
[5]  H. S. Utama, D. Rosiyadi, D. Aridarma, and B. S. Prakoso, “Sentimen Analisis Kebijakan Ganjil Genap Di Tol Bekasi Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dengan Optimalisasi Information Gain,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. 15, no. 2, pp. 247–254, Sep. 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.705.
[6]  B. Andrianto and S. Adinugroho, “Analisis Sentimen Konten Radikal Melalui Dokumen Twitter Menggunakan Metode Backpropagation,” vol. 2, no. 12, pp. 7380–7385, 2018.
[7]  W.  E.  Nurjanah,  R.  S.  Perdana, and  M.  A.  Fauzi,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Tayangan  Televisi  Berdasarkan  Opini Masyarakat  pada  Media  Sosial  Twitter  menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Pembobotan  Jumlah  Retweet,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, vol. 1, no. 12, pp. 1750– 1757, 2019.
[8]  R. Puspita and A. Widodo, “Perbandingan Metode KNN, Decision Tree, dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna  Layanan  BPJS,”  Jurnal  Informatika  Universitas  Pamulang,  vol.  5,  no.  4,  p.  646,  2021,  doi: 10.32493/informatika.v5i4.7622.
[9]  H.  C.  Morama,  D.  E.  Ratnawati,  and  I.  Arwani,  “Analisis  Sentimen  berbasis  Aspek  terhadap  Ulasan  Hotel  Tentrem Yogyakarta menggunakan Algoritma Random Forest Classifier,” vol. 6, no. 4, pp. 1702–1708, 2022.
[10] M.  Jabal  Tursina,  “Sentimen  Analisis  Sistem  Zonasi  Sekolah  Pada  Media  Sosial  Youtube  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor Dengan Algoritma Levenshtein Distance,” Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, 2019.
[11] Yoga Religia, Agung Nugroho, and Wahyu Hadikristanto, “Klasifikasi Analisis Perbandingan Algoritma Optimasi pada Random Forest untuk Klasifikasi Data Bank Marketing,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 187–192, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2813.
[12] Andreyestha,  A.  D.  Suriyanto,  and  W.  E.  Pangesti,  “Analisa  sentimen  terhadap  tagar#  dirumahaja  melalui  twitter  di Indonesia,” Intelektiva : Jurnal Ekonomi, Sosial dan Humaniora, vol. 2, no. 09, pp. 9–17, 2021.
[13] O. Somantri and Dairoh, “Analisis Sentimen Penilaian Tempat Tujuan Wisata Kota Tegal Berbasis Text Mining,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika, vol. 5, no. 2, 2019, [Online]. Available: www.google.com/maps
[14] P. Studi, T. Informatika, and S. S. Indonesia, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Stmik Stikom Indonesia Pasca Covid-19 Dengan Metode K-Nearest Neighbor,” 2020.
[15] R. Siringoringo, “Klasifikasi Data Tidak Seimbang Menggunakan Algoritma Smote Dan K-Nearest Neighbor,” 2018.
[16] H. Chyntia Morama, D. E. Ratnawati, and I. Arwani, “Analisis Sentimen berbasis Aspek terhadap Ulasan Hotel Tentrem Yogyakarta menggunakan Algoritma Random Forest Classifier,” 2022. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[17] R. M. Awangga and N. H. Khonsa’, “Analisis Performa Algoritma Random Forest dan Naive Bayes Multinomial pada Dataset Ulasan Obat dan Ulasan Film,” InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, vol. 12, no. 1, p. 60, Apr. 2022, doi: 10.22441/incomtech.v12i1.14770.
[18] N. L. W. S. R. Ginantra, C. P. Yanti, G. D. Prasetya, I. B. G. Sarasvananda, and I. K. A. G. Wiguna, “Analisis Sentimen Ulasan Villa di Ubud Menggunakan Metode Naive Bayes, Decision Tree, dan K-NN,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), vol. 11, no. 3, pp. 205–215, Dec. 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i3.49450.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5900
[19] A.  Wandani,  F.  Fauziah,  and  A.  Andrianingsih,  “Sentimen  Analisis  Pengguna  Twitter  pada  Event  Flash  Sale Menggunakan Algoritma K-NN, Random Forest, dan Naive Bayes,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), vol. 5, no. 2, pp. 651–665, 2021.