## METHODE K-NN FOR ANALYS SENTIMENT REVIEW

## KIDS APPS
Sucitra Sahara1, Rizqi Agung Permana2
1Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Cengkareng, Jakarta Barat, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informasi, STMIK Antar Bangsa Tangerang, Indonesia
e-mail: sucitrasahara@gmail.com, rizqiagung@gmail.com

## Abstrak
Aplikasi  game  berbasis  android  ataupun  ios  kini  sudah  merambah  ke  semua  pengguna  smartphone mulai dari dewasa remaja sampai anak-anak, maka dari itu para vendor aplikasi maupun pihak pebisnis berlomba  menciptakan  aplikasi  guna  meraup  keuntungan,  mulai  kualitas  dan  performa  tinggi  sampai kualitas  yang  masih  sering  diragukan  khususnya  pada  pengguna  aplikasi  game  anak  dibawah  umur yang  membuat  orang  tua  khawatir  dengan  yang  di  konsumsi  anaknya,  sehingga  peneliti  melakukan penyeleksian  melalui  komentar  terhadap  aplikasi  game  kategori  anak.  Berdasarkan  pendapat  atau komentar  masyarakat  yang  sudah  menggunakan  aplikasi  tersebut  pada  kolom  komentar  di  website penyelenggara  aplikasi.  Dari  sampel  komentar  yang  telah  direview  oleh  peneliti  dan  memperoleh  data set  berupa  teks  positif  dan  negatif  yang  diolah  pada  pengklasifikasian  data  dengan  menggunakan metode k-Nearest Neighbors (k-NN), dimana metode  tersebut salah satu metode algoritma yang  paling terkenal  dan  sering  digunakan  pada  pengenalan  pola.  Banyak  peneliti  menyatakan  bahwa  algoritma k- NN  dapat  menyelesaikan  kinerja  data  yang  sangat  baik  pada  data  set  yang  berbeda  terutama  pada penyeleksian teks, untuk meningkatkan kinerja klasifikasinya. Pada data set yang telah diuji nilai akurasi yang didapat 78.50% yang diartikan masih dalam batas yang baik pada penggunaan metode k-NN. Pada metode  k-NN  sesuai  dengan  konsep  text  mining  yaitu  bertujuan  untuk  mencari  pola  pada  teks,  yang dilakukan pada text mining kali ini text classification .

## Kata Kunci: Review Komentar, Kids Apps, k-Nearest Neighbors, Penyeleksian Teks

## Abstract
Now  applications  based  on  Android  or  iOS  have  penetrated  to  all  smartphone  users  from  teenage parents to children, application vendors and business people are competing to create applications to reap profits, from high quality and high performance to quality that is still often in doubt, especially in children under  age  that  makes  parents  concerned  with  the  consumption  of  their  children,  so  researchers conducted research in the  selection  of applications  for  children.  Based  on the  opinions  or  comments  of people who have used the  application  that they  write  into  online  media. From  the  sample of comments that have been reviewed by researchers and obtained data sets in the form of positive and negative texts that are processed in the classification of data using the k-Nearest Neighbors (k-NN) method, where the method is one of the most well-known algorithmic methods and is often used in the introduction pattern. Many researchers claim that the k-NN algorithm can solve very good data performance on different data sets,  especially  on  text  selection,  to  improve  the  performance  of  classification.  In  the  data  set  that  has been tested the accuracy value obtained  is 78.50% which means that it  is still within good limits on the use of the k-NN method. In the k-NN method in accordance with the concept of text mining which aims to find patterns in text, which is done in text mining this time is text classification.
Keywords: Review Comments, Kids Apps, k-Nearest Neighbors, Text Classification

## PENDAHULUAN
A.  Latar Belakang Orangtua  selalu  memberikan  yang terbaik untuk anaknya, mulai dari kebutuhan  makanan  yang  sehat,  sandang yang  layak,  pendidikan,  bahkan  mainan yang  terbaik.  Bimbingan  dan  pemantauan orangtua  adalah  salah  satu  faktor  utama, semakin  tumbuh  bersarnya  anak  semakin luas pergaulan dan kesibukan anak menjadi tidak  terpantau  sepenuhnya  oleh  orangtua, hal  ini  menjadi  kekhawatiran  pada  gadget yang  digunakan  oleh  anak,  seleksi  isi konten  aplikasi  yang  di  install  pada smartphone.
Pesatnya  perkembangan  internet  pada komputasi memungkinkan kita untuk mampu  menganalisa  sejumlah  besar  data dan memprediksi minat pelanggan terhadap suatu bentuk produk pada masa depan. Hal ini  menjadikan  kecenderungan  emosional pelanggan  dan  produk  favorit  melalui komentar  teks  online  sangat  penting  untuk dipelajari (Zhang, dkk).
Trend  analisis  menunjukkan  peningkatan penargetan platform Android sebagai sasaran malware sehingga Aplikasi android sangat perlu untuk diprediksi dengan akurat sebelum  konsumen  melakukan  instalasi (Talla, Alpher dan Aydin, 2015). Beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan dalam  klasifikasi  sentimen  terhadap  review yang  tersedia  secara  online  diantaranya, analisa  sentiment  apikasi  smartphone dengan  membandingkan  methode Support Vector  Machine (SVM)  dan  Naïve  Bayes (Zhang  dkk).  Kategorisasi  teks  merupakan solusi yang tepat untuk mengelola informasi yang  saat  ini  berkembang  dengan  sangat cepat  dan  melimpah.  Kategorisasi  teks membuat  pengelolaan  informasi  tersebut menjadi efektif dan efisien. Dengan menggunakan  kategorisasi  teks,  dapat dilakukan  penyusunan  dokumen  menurut kategorinya,  penyaringan  terhadap  email spam , melakukan penggalian opini ( opinion mining )  dan  analisis  sentimen.  Algoritma kategorisasi  teks  saat  ini  telah  banyak berkembang,  antara  lain: Support  Vector Machines (SVM), Naive Bayessian (NB),
pohon  keputusan, K-Nearest  Neighbour (k- NN).  Metode  k-Nearest  Neighbors  (k-NN) adalah  salah  satu  metode  nonparametrik yang  paling  populer  diperkenalkan  oleh  Fix dan  Hodges  pada  tahun  1951  (Tan,  2006). Setiap  partikel  menyampaikan  informasi berupa  posisi  terbaiknya  kepada  partikel yang  lain  dan  menyesuaikan  posisi  dan kecepatan masing-masing berdasarkan informasi  yang  diterima  mengenai  posisi yang  terbaik  tersebut  (Shuzhou  &  Bo, 2011). Pada penelitian kali ini, menggunakan  pengklasifikasian  k-Nearest Neighbors  (k-NN)  pemilihan  fitur  akan diterapkan  untuk  klasifikasi text pada pendapat  atau  pemikiran  publik  mengenai produk Kids Apps.

## B. Landasan Teori

## 1.  Internet
Hasil Survei Penetrasi dan Perilaku Pengguna Internet Indonesia 2018 menurut survei  yang  diadakan  oleh  APJI  (Assosiasi Penyelenggara  Internet  Indonesia)  setiap tahun  menungjukkan  pengguna  internet  di indonesia  mencapai  angka  27.916.716 tahun 2017-2018.
Sumber: Survei APJII (2018)
Gambar II.1. Pengguna Internet Indonesia

## 2. Text Mining
Adalah  proses  ekstraksi  pola  (informasi dan  pengetahuan  yang  berguna)  dari sejumlah besar data tak terstruktur. Masukkan untuk pengembangan teks adalah  data  yang  tidak  (atau  kurang) terstruktur,  seperti  dokumen  Word,  PDF,
kutipan  teks,  sedangkan  masukkan  untuk pengembangan  data  adalah  data  yang terstruktur (Ronen Feldman, 2007).
Menurut  Moraes  (Moraes  et  al.,  2013) langkah-langkah yang umumnya ditemukan pada  klasifikasi  teks  analisa  sentimen adalah:
a.  Definisikan domain dataset Pengumpulan  dataset  yang  melingkupi suatu domain, misalnya dataset review film,  dataset  review  produk,  dan  lain sebagainya.

## b.  Pre-processing
Tahap pemrosesan awal yang umumnya  dilakukan  dengan  proses Tokenization,  Stopwords  removal, dan Stemming.
c. Transformation
Proses representasi angka yang dihitung  dari  data  tekstual. Binary representation
yang umumnya
digunakan  dan  hanya  menghitung kehadiran  atau  ketidakhadiran  sebuah kata  di  dalam  dokumen.  Berapa  kali sebuah  kata  muncul  di  dalam  suatu dokumen  juga  digunakan  sebagai skema  pembobotan  dari  data  tekstual. Proses yang umumnya digunakan yaitu TF-IDF, Binary  transformation ,  dan Frequency transformation . d. Feature Selection
Pemilihan  fitur  ( feature  selection )  bisa
membuat
pengklasifikasi lebih
efisien/efektif dengan
mengurangi jumlah  data  untuk  dianalisa  dengan mengidentifikasi fitur yang relevan yang selanjutnya  akan  diproses.  Metode pemilihan fitur yang biasanya digunakan  adalah  Expert.  Knowledge,
Minimum  Frequency,  Information  gain, Chi-Square, dan lain sebagainya. e. Classification
Proses klasifikasi
umumnya menggunakan  pengklasifikasi  seperti
Naïve  Bayes,  Support Vector Machine, dan lain sebagainya.
f. Interpretation/Evaluation
Tahap  evaluasi  biasanya  menghitung akurasi, recall, precision, dan F-1.

## Sumber: Ronen Feldman(2007)
Gambar II.2 Tahapan Proses Text Mining

## 3.  Review Produk
Data  yang  digunakan  dalam  kebanyakan studi  klasifikasi  sentimen  dikumpulkan  dari situs e-commerce seperti www.amazon.com (review produk), www.yelp.com (ulasan restoran),
www.CNETdownload.com  (review  produk) dan  www.reviewcentre.com,  yang  menjadi tuan  rumah  jutaan  ulasan  produk  oleh konsumen.  Selain  itu,  situs  yang  tersedia adalah  situs  review  profesional  seperti www.dpreview.com,  www.zdnet.com  dan situs  pendapat  konsumen  tentang  topik yang  luas  dan  produk-produk  seperti www.consumerreview.com , www.epinions.com , www.bizrate.com
(Popescu&Etzioni,  2005;  Hu,  B.Liu  ,  2006;
Qinliang Mia, 2009; Gamgaran Somprasertsi, 2010).

## 4.  Android
Android  adalah  sistem  operasi  yang  biasa disematkan pada gadget, baik itu handphone  atau  tablet.  Jangan  heran  jika saat  ini  Android,  baik  itu  tablet  atau handphone  ini  bisa  menggantikan  peran
dari  sebuah  komputer  jinjing,  apabila digunakan  untuk  kebutuhan  entertaiment, seperti  mendengarkan  lagu,  menonton video,  mengirim  email,  bermain  game, twitter,  atau  facebook,  juga  kegiatan hiburan  online  lainnya.  Bedanya  dengan tablet  atau  handphone  lebih  ringkas  dan lebih  praktis,  karena  modelnya  memang didisain  seperti  itu,  seperti  buku  yang  bisa ditenteng kemana – mana (Wahadyo, Agus, Sudarma,2012).
Seperti  teknologi  lainnya,  Android  muncul tidak  langsung  canggih  seperti  saat  ini. Teknologinya  yang  bersifat  open  source, terus berkembang dan selalu terbuka untuk digunakan  dan  dikembangkan  oleh  siapa saja.  Mungkin  ini  yang  membuat  Android begitu  diminati.  Android  versi  beta  muncul pertama kali pada November 2007, Android benar-benar dipasarkan dengan versi Android  1.0  pada  September  2007  dengan kode  nama  Apple  pie.  Android  versi  ini disematkan  pada  sebuah  handphone  HTC Dream.  Versi-versi  Android  hingga  tahun 2014,  dapat  kita  lihat  seperti:  Versi  rilis prakomersial  (2007 – 2008):  Android  alpha,
Android  beta.  Sejarah  versi  Android menurut  level Antarmuka  Pemrograman Aplikasi (API):  Android  1.0  (API  level  1), Android  1.1  (API  level  2),  Android  1.5 Cupcake  (API  level  3),  Android  1.6  Donut (API  level  4),  Android  2.0  Eclair  (API  level 5),  Android  2.0.1  Eclair  (API  level  6), Android  2.1  Eclair  (API  level  7),  Android 2.2 – 2.2.3 Froyo (API level 8), Android 2.3 –
2.3.2  Gingerbread (API  level  9),  Android 2.3.3 – 2.3.7  Gingerbread  (API  level  10), Android  3.0  Honeycomb  (API  level  11), Android  3.1  Honeycomb  (API  level  12), Android  3.2  Honeycomb  (API  level  13), Android  4.0 – 4.0.2  Ice  Cream  Sandwich (API  level  14),  Android  4.0.3 – 4.0.4  Ice Cream  Sandwich  (API  level  15),  Android 4.1  Jelly  Bean  (API  level  16),  Android  4.2 Jelly  Bean  (API  level  17),  Android  4.3  Jelly Bean (API level 18), Android 4.4 KitKat (API level  19),  Android  5.0  Lollipop  (API  level
21),  Android  6.0  Milkshake  (API  level  24). Distribusi versi Android  secara global sejak Desember  2009  Hingga  Januari  2015, Android 4.x Jelly Bean adalah versi Android yang paling populer, digunakan oleh sekitar 59% perangkat Android di seluruh dunia.

## 5.  Analisa Sentiment
Analisis  Sentimen  adalah  jenis  pengolahan bahasa alami untuk melacak mood masyarakat  tentang  produk  tertentu  atau topik.  Analisis  sentimen,  yang  juga  disebut tambang  pendapat,  melibatkan  dalam membangun  sistem  untuk  mengumpulkan dan meneliti pendapat tentang produk yang dibuat  dalam  posting  blog,  komentar, ulasan atau tweet. Analisis Sentimen dapat berguna  dalam  beberapa  cara.  Misalnya, dalam  pemasaran  membantu  injudging keberhasilan kampanye iklan atau peluncuran  produk  baru,  menentukan  versi produk atau jasa yang populer dan bahkan mengidentifikasi  demografi  suka  atau  tidak suka  terhadap  fitur  tertentu  (Vinodhini, Chandrasekaran, 2012).

## 6. Pre-processing
Proses  pengubahan  bentuk  bentuk menjadi  data  yang  terstruktur  sesuai kebutuhannya  untuk  proses  dalam  data mining,  yang  biasanya  akan  menjadi  nilai- nilai  numerik,  proses  ini  sering  disebut dengan text processing (Ronen Feldman,2007).  Setelah  data  menjadi  data terstruktur  dan  berupa  nilai  numerik  maka data  dapat  disajikan  sebagai  sumber  data yang dapat diolah lebih lanjut.
Beberapa  proses  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut:

## a.  Tokenizazion
Peneliti  menggunakan  Tokenize  untuk memisahkan  kata  atau  huruf  dari  tanda baca dan simbol.

## b.  Stopwards Removal
kata  yang  dianggap  tidak  perlu  dalam pengolahan data sentimen review, sebagai contoh if, the, of, or, etc.

## c.  Steamming
Proses pengubahan bentuk kata menjadi kata  dasar.  Metode  pengubahan  bentuk kata menjadi kata dasar ini menyesuaikan  struktur  bahasa  yang digunakan  dalam  proses  stemming (Langgeni et al., 2010).

## 7.  Algoritma k-Nearest Neighbors(k-NN)
Algoritma  k-Nearest  Neighbors  (k-NN) adalah  penentu  klasifikasi  berdasarkan contoh  dasar  yang  tidak  membangun, representasi  deklaratif  eksplisit  kategori, tetapi  bergantung  pada  label  kategori  yang melekat  pada  dokumen  pelatihan  mirip dengan  dokumen  tes.  Mengingat  tes dokumen,  sistem  menemukan  k  tetangga terdekat  antara  dokumen  pelatihan.  Rata- kesamaan setiap dokumen tetangga terdekat  dokumen  uji  digunakan  sebagai berat kelas dokumen tetangga (Songho tan, 2008).
Ketika k-values yang ditetapkan terlalu kecil,  maka  akan  menghasilkan  akurasi yang rendah, karenakan hasil kategori akan lebih  terpengaruh  dengan noise ( Chairina., Rizal., dan Agung. 2008).
Metode k-Nearest Neighbors (k-NN) adalah salah  satu  metode  nonparametrik  yang paling  populer  diperkenalkan  oleh  Fix  dan Hodges  pada  tahun  1951  (Tan,  2006). Karena  hanya  ada  satu  parameter  K (jumlah  nearest  neighbors)  yang  perlu ditentukan,  mudah  untuk  menerapkan metode k-NN.
8.  Validasi dan Evaluasi Text Mining
Dari  beberapa  metode  yang  digunakan untuk memvalidasi suatu model berdasarkan  data  yang  didapat,  seperti holdout,  cross  validation,  random  sub- sampling,  dan  lain-lain. Confusion  matrix memberikan  keputusan  yang  diperoleh dalam    traning  dan    testing, Confusion matrix memberikan  penilaian    performance klasifikasi berdasarkan objek dengan benar atau  salah    (Gorunescu,  2011). Confusion matrix berisi  informasi  aktual  ( actual )  dan prediksi ( predicted ) pada sistem klasifikasi.
Tabel II.1 Tabel Confution Matrix
Sumber: Gorunescu (2011)
Keterangan:
True Positive (TP) = Proporsi positif dalam  data  set  yang diklasifikasikan positif.
True Negative (TN) =Proporsi negative dalam  data  set  yang diklasifikasikan negative.
False Positive (FP) =  Proporsi  negatif dalam  data  set  yang diklasifikasikan potitif.
False Negative (FN)  =Proporsi negative dalam  data  set  yang diklasifikasikan negative.
Berikut adalah persamaan model Confution Matrix:
a. Nilai Accuracy adalah  proporsi jumlah  prediksi  yang  benar.  Dapat dihitung dengan menggunakan persamaan:
Accuracy =       TP + TN
TP + TN + FP + FN b. Sensitivity
digunakan untuk membandingkan proporsi TP terhadap  tupel  yang  positif,  yang dihitung dengan menggunakan persamaan:
Sensitivity = TP
TP + FN
c.
Specificity digunakan untuk membandingan proporsi TN terhadap  tupel  yang  negatif,  yang dihitung dengan menggunakan persamaan:
Specificity = TP

## TN + FP
d. PPV  ( positive  predictive  value ) adalah  proporsi  kasus  dengan  hasil diagnosa positif, yang dihitung dengan menggunakan persamaan:
PPV  =                 TP

## TP + FP
e. NPV  ( negative  predictive  value ) adalah  proporsi  kasus  dengan  hasil diagnosa  negatif,  yang  dihitung dengan menggunakan persamaan: NPV=          TN

## TN + FN

## C. Masalah
Pada  penelitian kali ini penulis melihat kekhawatiran  orangtua  pada  aplikasi  game kategori  anak  anak  yang  ada  pada smartphone,  orangtua  selalu  memberikan yang  terbaik  untuk  anaknya,  mulai  dari kebutuhan  makanan,  sandang  yang  layak,
pendidikan,  bahkan  sampai  pemilihan aplikasi  game  yang  baik  dan  beredukasi. Bimbingan dan pemantauan orangtua pada saat anak menggunakan smartphone adalah  suatu  keharusan  supaya  anak terhindar  dari  hal  negatif  yang  disebabkan dari  penggunaan  aplikasi  game  anak  pada smartphone  berbasis  android  maupun  ios. Dan  orang  tua  masih  bingung  dalam memilih aplikasi game anak yang baik atau buruk bagi anaknya.

## D. Rencana Penyelesaian Masalah
Peneliti melalui seleksi review pengguna aplikasi game untuk anak yang di install pada smartphone, dengan memisahkan  komentar  positif  dan  negatif. Dan  mencari  model  data  yang  sesuai dengan  pengolahan  data  set  dari  review tersebut. Metode k-NN menghasilkan model dimana  peneliti  menentukan  nilai  k  untuk mencari  tingkat  keakurasian  yang    tinggi pada  pengujian  dataset.  Nilai  akurasi  yang paling tinggi akan digunakan peneliti dalam menentukan  apakah  nilai  tersebut  optimal atau tidak, dan ternyata nilai tersebut sudah cukup  baik.  Maka  disimpulkan  bahwa struktur  algoritma  k-NN  yang  dirancang mencapai ideal dalam pemecahan masalah pada penelitian ini.

## METODE PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  kebanyakan studi  klasifikasi  sentimen  dikumpulkan  dari situs e-commerce seperti www.amazon.com (review produk), www.yelp.com (ulasan restoran), www.CNET download.com (review
produk)dan  www.reviewcentre.com,  yang menjadi  tuan  rumah  jutaan  ulasan  produk oleh  konsumen.  Selain  itu,  situs  yang tersedia  adalah  situs  review  profesional seperti www.dpreview.com, www.zdnet.com dan situs pendapat konsumen tentang topik
yang  luas  dan  produk-produk  seperti www.consumerreview.com, www.epinions.com , www.bizrate.com (Popescu&  Etzioni  ,2005  ;  Hu,B.Liu  ,2006;
Qinliang Mia, 2009; Gamgaran Somprasertsi ,2010). a.  Definisikan domain dataset
Pengumpulan  dataset  yang  melingkupi suatu  domain,  misalnya  dataset  review film,  dataset  review  produk,  dan  lain sebagainya.
b.  Pre-processing
Tahap pemrosesan awal yang umumnya dilakukan  dengan  proses Tokenization, Stopwords removal, dan Stemming. c. Transformation
Proses representasi angka yang dihitung dari  data  tekstual. Binary  representation yang  umumnya  digunakan  dan  hanya menghitung
kehadiran
atau
ketidakhadiran  sebuah  kata  di  dalam dokumen.  Berapa  kali sebuah  kata muncul  di  dalam  suatu  dokumen  juga digunakan  sebagai skema  pembobotan dari data tekstual. Proses yang umumnya digunakan yaitu TF-IDF,
Binary  transformation ,  dan Frequency transformation .
d. Feature Selection Pemilihan  fitur  ( feature  selection )  bisa membuat pengklasifikasi lebih efisien/efektif dengan mengurangi jumlah data
untuk dianalisa dengan mengidentifikasi  fitur  yang  relevan  yang selanjutnya  akan  diproses.  Metode pemilihan  fitur  yang  biasanya  digunakan adalah  Expert.  Knowledge,  Minimum Frequency, Information gain, Chi- Square, dan lain sebagainya.
Berikut  ini  gambaran  metode  penelitian yang peneliti susun:
Sumber: Peneliti (2018)

## Gambar II.3 Metode Penelitian

## 1.  Evaluasi dan Hasil Validasi
Pada  evaluasi  kali  ini  penulis  mengusulkan penggunaan  model  dalam  kegiatan  review aplikasi pada android yaitu model k-Nearest Neighbors  (k-NN),  yang  dilakukan  dalam dua  tahap  penerapan.  Algoritma  k-NN menghasilkan model dimana peneliti menentukan  nilai  k  untuk  mencari  tingkat keakurasian  yang    tinggi  pada  pengujian dataset.  Nilai  akurasi  yang  paling  tinggi akan digunakan peneliti dalam menentukan apakah  nilai  tersebut  optimal  atau  tidak, dan  ternyata  nilai  tersebut  sudah  cukup baik.  Maka  disimpulkan  bahwa  struktur
algoritma  yang  dirancang  mencapai  ideal dalam pemecahan masalah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN
A.  Klasifikasi Text Menggunakan Algoritma k-Nearest Neighbors
Data  training  yang  digunakan  dalam pengkasifikasian text terdiri atas 100 review positif  pada  Appstore  for  Android  dan  100 review  negatif  pada  Appstore  for  Ios  dan Playstore  untuk  Android.  Data  review  yang akan  diolah  masih  berupa  sekumpulan  text yang  dipisah  dalam  bentuk  dokumen. Sebelum  diklasifikasikan,  data  tersebut harus  melewati  proses  tahapan  agar  data dapat diolah dengan baik.
Pada  hasil  penelitian  kali  ini,  peneliti menjabarkan  hasil  dari  pengujian  algoritma dan  optimasinya  yang  menghasilnya  nilai akurasi dan AUC.
Data  training  yang  digunakan  dalam pengkasifikasian text terdiri atas 100 review positif  pada  Kids  apss  dan  100  review negatif  pada  Game    Appstore  for  Android. Data review yang akan diolah masih berupa sekumpulan text yang dipisah dalam bentuk dokumen.  Sebelum  diklasifikasikan,  data tersebut  harus  melewati  proses  tahapan agar data dapat diolah dengan baik.
Berikut ini pengelompokan dokumen berdasarkan pengklasifikasian:
Tabel IV.4. Tabel Vector Dokumen Boolean dengan Label Class Hasil Klasifikasi
Sumber: Hasil Penelitian (2018)

## B. Penerapan Metode k-NN
Hasil  Eksperimen  Pengujian  Metode  k-NN, Hasil  Nilai  query  instance  dalam  penelitian disni ditentukan dengan cara melakukan uji coba  memasukkan  nilai  k  (jumlah  tetangga terdekat).

## Tabel 3. Eksperimen Metode k-NN

## Sumber: Hasil Penelitian (2018)
Hasil menunjukkan pada penerapan metode  k-Nearest  Neighbors  pada  tabel IV.5 dengan penentuan nilai k=10 yang nilai akurasinya  mencapai  74.50%  dan  AUC 0.895  menunjukkan  hasil  yang  paling tertinggi  diantara  penentuan  nilai  k  yang lain. Hasil ROC:

## Sumber: Hasil Penelitian (2018)
Gambar II.4. Hasil ROC Pengujian k-NN

## C. Hasil  Analisis  Evaluasi  Hasil  dan Validasi Model
Dari  hasil  pengujian  yang  peneliti  lakukan dari awal pembahasan, pengukuran akurasi menggunakan  confusion  matrix  dan  kurva ROC  membuktikan  bahwa  hasil  pengujian alogoritma  k-Nearest  Neighbors  (k-NN) cukup  tinggi,  Nilai  akurasi  untuk  model algoritma  k-NN  sebesar  78.50%  pada k=10,dijabarkan pada tabel 4.
Tabel 4.       Pengujian Algoritma k-NN
Sumber: Hasil Penelitian (2018)

## D.  Confusion Metrix
Data  training  yang  digunakan  kami  ambil 100 data  review  positif  mengenai  aplikasi android  dan 100 data  review  negatif  pada aplikasi  android.  Data  review  negatif, setelah melalui beberapa tahap pengolahan model  k-NN  pada,  diklasifikasikan  untuk review positif yang sesuai prediksi sebanyak 85 data,  kemudian 15 data  yang diprediksi  positif  namun  masuk  kedalam kategori  review  negatif.  Sedangkan  untuk data  review  negatif,  yang  sesuai  dengan prediksi bahwa data tersebut negatif adalah 71 ,  dan  untuk  prediksi  review  negatif  yang masuk  dalam  prediksi  review  positif  adalah 29 data.  Hasil  akurasi  yang  muncul  adalah 78.50%.
Tabel 5. Model Confusion Matrix Model
k-NN

## Sumber: Hasil Penelitian (2018)
Berdasarkan  tabel  5  menunjukkan  tingkat akurasi  yang  cukup  baik  (78.50%),  dan dilihat  dari  hasil  yang  muncul  pada  hasil tabel  pengujian  bisa  dicari  nilai  accuracy, dijabarkan pada perhitungan berikut:
Accuracy =             TP+TN             =
TP+TN+FP+FN
Accuracy  :  78.50%      +/-    8.50%  (mikro: 78.50%) True Positif True Negatif Class Precission Prediksi Positif 85 29 70.25%
Prediksi Negatif 15 71 81.01% Class Recall 85.00%  64.00%
85+71                 =  156  =    0.78
85+71+15+29        200
Keterangan :
TP: True Positif
TN: True Negatif
FP: False Positif

## FN: False Negatif
Kesimpulan  pengujian  adalah  algoritma k-NN  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi yang  merupakan  solusi  yang  baik  dalam permasalahan  pada  klasifikasi  sentimen review kids apss.

## PEMBAHASAN
Penerapan
algoritma k-NN menghasilkan  nilai  akurasi  pada  klasifikasi review  kids  apps  untuk  mengidentifikasi antara  review  komentar  positif  dan  review komentar  negatif,  dengan  memiliki  model klasifikasi teks pada review, pembaca dapat dengan  mudah  mengidentifikasi  mana review  yang  positif  maupun  yang  negatif. Dari  data  review  yang  sudah  ada, dipisahkan menjadi kata-kata, lalu diberikan bobot  pada  masing-masing  kata  tersebut. Dapat  dilihat  kata  mana  saja  yang berhubungan dengan sentimen yang sering muncul dan mempunyai bobot paling tinggi. Dengan  demikian  dapat  diketahui  review tersebut termasuk review positif atau review negatif.
Dalam  penelitian  ini,  hasil  pengujian model  akan  dibahas  melalui confusion matrix untuk  menunjukkan  model  yang terbaik. Tanpa menggunakan metode pemilihan fitur, k-Nearest Neighbors sendiri sudah  menghasilkan  akurasi  yang  cukup tinggi sebesar 78.50% dan nilai AUC 0.875.
Peneliti  menyediakan  aplikasi  berbasis web  untuk  menguji  model  menggunakan dataset yang berbeda dan belum diklasifikasikan  sesuai  dengan  kelasnya. Diaplikasikan dengan menggunakan bahasa pemgrograman PHP berbasis Web.

## E. Implikasi Penelitian
Implikasi  penelitian  ini  mencakup  beberapa aspek, di antaranya:
1.  Implikasi  terhadap  aspek  sistem  Hasil evaluasi menunjukkan penerapan Algoritma k-Nearest  Neighbors  (k-NN)  merupakan metode yang cukup baik dalam mengklasifikasi  teks  review  Kids  apps. Metode  ini  dapat  membantu  para  calon pengguna android dan iOs dalam menentukan  aplikasi  apa  saja  yang  layak mereka  install,  supaya  tidak  lagi  asal menginstall  aplikasi  yang  banyak  tersedia diberberapa  media  online,  yang  dampak buruknya  bisa  mengakibatkan  memory  dan kualitas mobile pengguna melemah kualitasnya,  dan  mengurangi  waktu  dalam membaca  review  dan  komentar  mengenai aplikasi pada andorid .
2.  Implikasi  Aspek  Manajerial  Membantu para  pengembang  dan  vendor  sistem  yang berkaitan  dengan  dunia  aplikasi  android, baik  dari  sumber  sosial  media  atau  dari situs  resmi  para  pengusaha  dibidang aplikasi android, agar menggunakan aplikasi  RapidMiner  dalam  membangun suatu sistem.
3.  Implikasi  terhadap  aspek  penelitian lanjutan Penelitian selanjutnya bisa menggunakan metode pemilihan fitur ataupun dataset dari domain yang berbeda, seperti  review  hotel,  review  restoran,  dan banyak  lainnya  yang  bisa  dicari  dalam bidang pengembangannya.

## KESIMPULAN
Klasifikasi  text  dengan  data  berupa review kids apps, salah satu pengklasifikasian  yang  dapat  digunakan adalah k-Nearest Neighbors (k-NN). Hal ini dikarenakan  k-NN  merupakan  metode yang  dapat  sesuai  dengan  klasifikasi  data dan  mudah  dipahami.  Dari  data  review yang sudah ada, dipisahkan menjadi kata- kata,  lalu  diberikan  bobot  pada  masing- masing  kata  tersebut.  Dapat  dilihat  kata mana  saja  yang  berhubungan  dengan sentimen yang sering muncul dan mempunyai  bobot  paling  tinggi.  Dengan demikian  dapat  diketahui  review  tersebut termasuk review positif atau review negatif. k-NN juga sering digunakan pada beberapa  peneliti  dalam  klasifikasi  teks dan  memiliki  performa  yang  baik.  Dari pengolahan  data  yang  sudah  dilakukan. Data  review  yang  peneliti  olah  dapat diklasifikasi  dengan  baik  ke  dalam  bentuk positif dan negatif. Akurasi k-NN pada data review  pruduk  pada  kids  apps  mencapai 78.50% dan nilai AUC sebesar 0.875.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Alhamdulillah  puji  syukur  kepada  Allah swt,  karena  kehendak  dan  ridhaNya peneliti  dapat  menyelesaikan  penelitian ini.  Peneliti  sadari  paper  ini  tidak  akan selesai tanpa doa, dukungan dan
dorongan  dari  berbagai  pihak.  Adapun dalam  kesempatan  ini  peneliti  ingin mengucapkan banyak terima kasih kepada  penerbit  jurnal  Jurnal  Sains  dan Teknologi Ganesha.

## DAFTAR PUSTAKA
Feldman, Ronen and Sanger, James. 2007.
The Text Mining Handbook Advanced
Approaches in Analyzing Unstructured Data . Cambridge
University Press, New York.
Gorunescu.  2011. Data  Mining  Concepts, Models  and  Techniques .  Romania: Springer-Verlag Berlin Heidelberg Popescu,  A.  M.,  Etzioni,  O.:  Extracting Product  Features  and  Opinions  from Reviews,  In  Proc.  Conf.  Human Language  Technology  and  Empirical
Methods in Natural Language Processing, Vancouver, British Columbia, 2005, 339 – 346.
Songbo Tan, Jin Zhang, “ An empirical study of  sentiment  analysis  for  chinese documents ” ,  Expert  Systems  with Applications 34 (2008) 2622 – 2629.
Vinodhini.G,Chandrasekaran.RM.2012. Sent iment Analysis and Opinion Mining: A Survey . International Journal of Advanced  Research  in  Computer Science  and  Software  Engineering,
ISSN: 2277 128X,Vol 2.
Wadyono, Agus dan Sudarma S. 2012. Tip Trik Android untuk Pengguna Tablet & Handphone. Media Kita, Jakarta.
Juansyah,  Andi. “ Pembangunan  aplikasi child  tracker  berbasis  assisted – global  positioning  system  (a-gps) dengan  platform  android ” ,  Jurnal Komputa  (2015)  ISSN:2089-9033  Vol 1.