Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 2822-2829 DOI 10.30865/klik.v4i6.1904 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Terhadap Sebuah Figur Publik di Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
Yenggi Putra Dinata, Yusra * , Muhammad Fikry, Febi Yanto, Eka Pandu Cynthia
Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia Emai: 1 11950115234@students.uin-suska.ac.id, 2 muhammad.fikry@uin-suska.ac.id, 3 yusra@uin-suska.ac.id, 4 febiyanto@uin- suska.ac.id, 5 eka.pandu.cynthia@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: yusra@uin-suska.ac.id
Abstrak− Perkembangan  media  online,  khususnya  melalui  media  sosial  seperti  Twitter,  menciptakan  panggung  yang  luas  untuk berbagai aktivitas, termasuk kampanye politik dan opini masyarakat terhadap tokoh publik. Ketika teknologi informasi berkembang pesat, opini masyarakat dapat disampaikan tanpa terbatas waktu melalui media sosial. Twitter, dengan keterbatasan karakter dan hastag "#" yang dapat digunakan oleh pengguna, dianggap lebih mudah diambil informasi tentang opini dan sentimen yang ada. Saat ini, media sosial banyak digunakan untuk berkomunikasi dan mencari teman, namun juga untuk aktivitas lainnya. Mengiklankan produk, membeli dan menjual apa pun, termasuk mengiklankan partai politik dan berkampanye untuk anggota Kongres atau  calon presiden. Penelitian ini bertujuan pada analisis sentimen terhadap Puan Maharani, Ketua DPR RI, menggunakan data dari media sosial Twitter. Twitter, sebagai platform yang memungkinkan pengguna untuk mengungkapkan pendapat dalam format singkat,  dijadikan sebagai sumber  informasi  utama  dalam  penelitian.  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  teknik  analisis  sentimen,  digunakan  untuk mengklasifikasikan tweet individu ke dalam kategori positif atau negatif mengenai pandangan Puan Maharani. Metode yang digunakan dalam penelitian ini  dimulai  Crawling data, pelabelan dan preprocessing  data  yang  digunakan penelitian ini meliputi  case  folding, cleaning, tokenizing, negation handling, normalisasi, stopword removal, dan stemming. Untuk proses klasifikasi menggunakan metode K-nearest neighbour (KNN), feature Weighting (TF-IDF), dan feature Selection (thresholding), nilai ambang batas adalah 0,001. Data yang  digunakan  mencakup  9.000 tweet dalam  bahasa  Indonesia.  Hasil  dari  pengujian  yang  dilakukan  dalam  metode  K-Nearest Neighbor, yang menggunakan matriks konfusi, 6 dengan nilai K yang berbeda (3, 5, 7, 9, 11, 13), dengan mekanisme perbandingan rasio 90:10 dan 80:20 dan 70:30 mencapai perolehan akurasi yang tertinggi 90,00% dengan K = 11 dari perbandingan yang digunakan rasio 90: 10.
Kata Kunci: Puan Maharani; K-NN; Masyarakat; Twitter; Klasifikasi Sentimen
Abstract− The development  of online  media, particularly through social  media  platforms like Twitter,  has  created  a vast stage  for various activities, including political campaigns and public opinion on public figures. When information technology advances rapidly, public opinion can be conveyed without time constraints through social media. Twitter, with its character limitations and the use of hashtags by users, is considered easier to gather information about existing opinions and sentiments. Currently, social media is widely used for communication and making friends, but also for other activities. Advertising products, buying and selling anything, including advertising political parties and campaigning for members of Congress or presidential candidates. This research focuses on sentiment analysis towards Puan Maharani, the Speaker of the Indonesian House of Representatives (DPR RI), using data from the social media platform  Twitter.  Twitter,  as  a  platform  that  allows  users  to  express  opinions  in  a  concise  format,  is  used  as  the  main  source  of information in this research. The K-Nearest Neighbor algorithm for sentiment analysis technique is utilized to classify individual tweets into  positive  or  negative  categories  regarding  views  on  Puan  Maharani.  The  methods  used  in  this  research  include  data  crawling, labeling,  and  data  preprocessing,  which  involve  case  folding,  cleaning,  tokenizing,  negation  handling,  normalization,  stopword removal,  and  stemming.  For  the  classification  process,  the  K-Nearest  Neighbor  method,  feature  weighting  (TF-IDF),  and  feature selection  (thresholding)  are  employed,  with  a  threshold  value  of  0.001.  The  data  used  comprises  9,000  tweets  in  the  Indonesian language. The results of the testing conducted in the K-Nearest Neighbor method, using confusion matrices, with 6 different values of K (3, 5, 7, 9, 11, 13), with comparison mechanisms of 90:10, 80:20, and 70:30 achieved the highest accuracy of 90.00% with K = 11 from the comparison using the 90:10 ratio.
Keywords : Puan Maharani; K-NN; Society; Twitter; Sentiment Classification

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  media  menghasilkan  sejumlah  besar  media  online,  seperti  media  berita  hingga  media  sosial, Twitter,  Facebook,  Instagram,  Google,  Tumblr,  Linkedin,  dll.  Ketika  teknologi  informasi  berkembang  pesat,  opini masyarakat  dapat  disampaikan  tanpa  terbatas  waktu  melalui  media  sosial.  Twitter,  dengan  keterbatasan  karakter  dan hastag "#" yang dapat  digunakan oleh pengguna, dianggap lebih mudah diambil informasi tentang opini dan sentimen yang ada. Saat ini, media sosial banyak digunakan untuk berkomunikasi dan mencari teman, namun juga untuk aktivitas lainnya. Mengiklankan produk, membeli dan menjual apa pun, termasuk mengiklankan partai politik dan berkampanye untuk  anggota  Kongres  atau  calon  presiden.  Dalam  dunia  politik,  elektabilitas  adalah  subjek  kontroversial  yang memengaruhi individu atau bahkan pihak tertentu. Masyarakat senang memberikan tanggapan, yang seringkali diartikan sebagai komentar untuk tokoh-tokoh atau pihak tertentu, karena setiap kabar atau informasi terkini dapat diakses dengan mudah dari berbagai sumber informasi digital.
Puan Maharani merupakan tokoh Partai (PDI-P) yang sekarang menjabat sebagai Ketua DPR RI dari tahun 2019 hingga 2024. Dia dilantik sebagai ketua DPR termuda ketiga, berusia 46 tahun, setelah Achmad Sjaichu dan I Gusti Gde Subamia.  Sebelumnya  beliau dari  2014  hingga  2019,  Dia  adalah  menteri  yang  bertanggung  jawab  atas  pembangunan manusia dan kebudayaan Indonesia. Ia merupakan perempuan termuda dan perempuan pertama yang menjabat sebagai Menteri Koordinator. Puan Maharani menjelma menjadi politisi papan atas di media sosial. Dengan mengunggah cuitan
Yenggi  Putra  Dinata,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Sebuah Figur Publik  di  Twitter Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor
atau  tweet,  orang  dapat  memberi  tahu  masyarakat  tentang  pendapat  atau  komentar  tentang  Puan  Maharani  melalui Twitter.[1]
Studi  komputasional  tentang  pendapat,  perasaan, dan  perasaan  yang  ditulis  dikenal  sebagai  sentiment  analysis. Opinion  mining  dilakukan  ketika  sekumpulan  dokumen  teks  berisi  opini  (sentimen)  tentang  suatu  hal.  Tujuan  opini mining adalah komponen objek yang dikomentari dari setiap dokumen dan untuk mengetahui apakah komentar tersebut bersifat positif atau negatif. Penelitian ini menggunakan analisis sentimen untuk mengevaluasi pendapat seseorang yang ditujukan kepada Puan Maharani, yang dapat dikategorikan sebagai pendapat positif atau negatif. Pada dasarnya, perasaan yang ditujukan kepada Puan Maharani bisa dijadikan sebuah parameter opini masyarakat terhadap Puan Maharani [2].
Twitter adalah platform penting untuk komunikasi politik di Indonesia karena memungkinkan setiap orang untuk berpartisipasi dalam sebuah tweet , retweet, dan menanggapi apa play on words yang berkaitan dengan topik politik terkini. Ini  terutama  berlaku  pada  tahun  2013,  ketika  Twitter  berkembang  menjadi  platform  media  sosial  paling  populer  di Indonesia setelah penggunaan Facebook. Banyak  pengguna Twitter yang aktif membahas isu politik dan berkomentar atau mengkritik politisi, termasuk Puan Maharani [3].
Untuk  melakukan  analisis  sentimen,  penelitian  ini  menggunakan  bahasa  Indonesia  untuk  melihat  dan mengumpulkan informasi  tentang opini dan pandangan masyarakat  Indonesia. situs web sosial yang ditujukan kepada Puan Maharani. Dua kelompok akan terdiri dari analisis sentimen ini: positif dan negatif. Studi ini menganalisis tweet warganet media sosial Twitter tentang pendapat publik tentang kinerja Puan Maharani selama jabatannya sebagai Ketua DPR RI. [4].
Klasifikasi sentimen digunakan untuk menggabungkan data dari kumpulan data yang tidak terorganisir sehingga penelitian  ini  dapat  mengidentifikasi  persepsi  masyarakat  terhadap  Puan  Maharani,  terutama  di  Twitter.  Studi  ini menggunakan teknik klasifikasi sentiment K-Nearest Neighbor(K-NN), metode yang salah satu penyelesain sederhana untuk  menyelesaikan  masalah  klasifikasi.  Metode  ini  sering  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  teks  dan  data,  dan menghitung nilai prediksi untuk tetangga terdekat. [5].
Dengan menggunakan contoh  pelatihan mayoritas dari  kategori  Nilai K-tetangga terdekat,  algoritma K-Nearest Neighbor digunakan untuk mengelompokkan objek. Nilai K adalah jumlah total objek yang ada di sekitarnya. Penelitian sebelumnya  tentang  metode  K-Nearest  Neighbor  telah  banyak  dibahas,  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Abdul Malik Zuhdi tentang penggunaan metode ini untuk menilai perasaan pengguna Twitter terhadap capres Indonesia pada tahun 2019. Dengan 1000 data, penelitian ini menemukan bahwa nilai K untuk pengujian akurasi sistem adalah 81,83%, dengan K bernilai 3 Kemampuan metode K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan respons pengguna Twitter, yang berguna  sebagai  sumber  evaluasi  dan  penilaian  capres  di  Indonesia  2019  adalah  bukti  penggunaan  metode  klasifikasi yang  efektif  [6].  Dalam  studi  kasus  yang  dilakukan  oleh  Dyah  Apriliani,  Analisis  Pandangan  Masyarakat  Terhadap Vaksinasi COVID-19 dengan metode K-Nearest  Neighbor(K-NN) menghasilkan akurasi 79,25%, dengan K bernilai 5. Dengan  menggunakan  2241  data,  hasilnya  mencapai  K  5  [7].  Penelitian  Sayed  Omas  Tutus  Arifta,  yang  membahas analisis sentiment Twitter terhadap Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter terhadap Ganjar Pranowo, menggunakan metode  K-Nearest  Neighbor  dengan  4.000  data  Twitter,  menemukan  bahwa  akurasi  klasifikasi  sentimen  mencapai 81,%[8].  Studi Made Surya Adi Palguna, yang serupa dengan penelitian ini, berfokus pada Analisis Sentimen Twitter Pengaruh Tokoh Politik dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Data yang digunakan mencakup 2.000 data yang diperoleh dari Google Collab, dengan akurasi tertinggi 84,06% dan k = 5. Penelitian ini menunjukkan bahwa teknik K-Nearest Neighbor dapat digunakan dengan sangat baik untuk menganalisis sentimen Twitter terhadap pengaruh pada tokoh politik. Hasilnya menunjukkan bahwa analisis sentimen Twitter dapat menjadi alat yang efektif untuk mengukur bagaimana tokoh politik memengaruhi masyarakat[9].
Dari Pemaparan diatas berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh (Made & abdul), (Dyah & Sayed), bahwa metode  ini  terbukti  memperoleh  tingkat  akurasi  yang  baik.  Oleh  karena,  topik  yang  akan  dibahas  adalah  cara menggunakan  analisis  sentimen  untuk  mengkategorikan  komentar  masyarakat  tentang  Puan  Maharani  di  Indonesia. menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Dengan 9.000 data yang telah didapat dengan sentimen negatif dan positif, tujuan  dari  studi  ini  adalah  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  dan  untuk  menentukan  reaksi  masyarakat  terhadap  Puan Maharani selama jabatannya sebagai ketua DPR RI. Saat ini menjadi sangat dibicarakan di masyarakat. Karena tindakan dan  keputusan  Puan  Maharani,  sebanyak  9.000  data  tweet  yang  dikumpulkan  dari  23  April  hingga  23  Mei  2023 digunakan. Studi ini akan menggunakan pendekatan K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan bantuan alat Google Collab. Studi  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  ketepatan  teknik  K-Nearest  Neighbor  dalam  mengkategorikan  perasaan masyarakat  terhadap  Puan  Maharani  di  Twitter.  Selain  itu,  metode  K-Nearest  Neighbor  akan  diuji  untuk  mengetahui seberapa akurat metode tersebut dalam mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap Puan Maharani.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Sebagai metodologi penelitian, Dalam proses pengolahan datanya, analisis sentimen akan digunakan untuk mengevaluasi komentar sebagai  positif atau negatif.  Berdasarkan hasil analisis, komentar yang bersifat negatif akan diklasifikasikan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan datanya. Dengan menghitung jarak yang ada antara dokumen uji dan dokumen latih, algoritma ini melakukan proses pengklasifikasian data. Oleh karena itu, untuk pembobotan term dari setiap dokumen, algoritma k-nearest neighbor digunakan pada sistem yang akan dibangun yang didukung  dengan  metode  tf-idf,  dan  metode  pemilihan  fitur  digunakan  untuk  memilih  fitur  terbaik.  Selama  proses
Yenggi  Putra  Dinata,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Sebuah Figur Publik  di  Twitter Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor
klasifikasi, fitur yang tidak berguna dipilih untuk dihilangkan. Proses pembuatan analisis sentimen yang didasarkan pada pendapat media sosial Twitter tentang Puan Maharan dijelaskan sebagai berikut:
Gambar 1. Metode Penelitian
Gambar  1  di  atas  menunjukkan  proses  metode  K-Nearest  Neighbor. Untuk  mencapai  hasil  yang  diharapkan, penelitian  ini  menggunakan  langkah-langkah  yang  disusun  secara  sistematis.  Program  ini  dirancang  untuk  dapat memaksimalkan dalam penggunaan metode KNN dengan dilakukan analisis sentimen terhadap Puan Maharani melalui Twitter. Berikut penjelasan proses metode K-Nearest Neighbor:

## 2.1 Crawling (pengumpulan Data)
Data  penelitian  dikumpulkan  melalui  crawling  data  Twitter menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Dari  tahapan tersebut  diperoleh  data  sebanyak  9000  data tweet yang  akan  digunakan  untuk  penelitian  tersebut,  data tweet  yang didapatkan menggunakan bahasa Indonesia yang dikumpulkan dari tanggal 23 April 2023 sampai tanggal 3 Mei 2023. Dalam pengambilan data hanya yang bersangkutan tentang Puan Maharani.

## 2.2 Pelabelan Data
Tahap berikutnya adalah pelabelan manual setelah data dikumpulkan. Pelabelan dilakukan kategori: positif dan negatif. Dengan dilakukan mempelajari makna kalimat daripada hanya memberikan label positif atau negatif. Untuk pelabelannya akan dilakukan oleh gadis Sari Elin S.pd adalah seorang guru Bahasa Indonesia. Data yang diberi label dari bulan April hingga  Mei,  data  yang  digunakan  sebagai  data  pelatihan  selama  proses  pelatihan  model  menggunakan  algoritma  K- Nearest Neighbor. Label diberikan secara manual oleh tenaga kerja manusia, yaitu peneliti, dengan asumsi mesin tidak dapat merasakan emosi, tetapi manusia dapat.

## 2.3 Processing
Setelah pelabelan, tahap selanjutnya adalah preprocessing. Data yang diambil dari proses crawling, yang berbentuk teks, dibersihkan terlebih dahulu karena bentuk teks yang tidak terstruktur[10]. Sebelum data digunakan untuk pelatihan model, mereka  harus  melalui  tahap  preprocessing  setelah  dipelabelan.  Data  dibersihkan  melalui,  Cleaning,  Case  Folding, dinormalisasi, ditokenisasi, remove stopwords. Perintah-perintah yang digunakan dalam proses preprocessing dirancang untuk membuat penerapan ke data yang digunakan lebih mudah dan lebih cepat. Tujuan dari tahap ini adalah mengolah kumpulan data sehingga algoritma yang akan digunakan dapat membacanya dan mengekstrak informasi yang diinginkan. Proses preprocessing data meliputi:
Yenggi  Putra  Dinata,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Sebuah Figur Publik  di  Twitter Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor
a. Cleaning
Karakter  yang  tidak  berguna  dihapus  selama  tahap  pembersihan.  Ini  termasuk  simbol  yang  tidak  perlu  atau mengganggu dari teks, seperti tanda baca, dan URL, emoji, dan tag HTML [11]. Tujuan dari proses pembersihan atau pembersihan adalah untuk  membersihkan dan mempersiapkan data mentah agar dapat  digunakan secara efisien dalam analisis  atau  pemodelan.  Ini  mencakup  menemukan,  menangani,  dan/atau  menghapus  masalah  data  seperti  nilai  yang hilang,  outlier,  duplikat,  atau  kesalahan  entri.  Dengan  membersihkan  data,  kita  dapat  memastikan  bahwa  data  yang digunakan  untuk  analisis  atau  pembuatan  model  adalah  akurat,  konsisten,  dan  relevan.  Dengan  demikian,  hasilnya menjadi lebih dapat diandalkan dan bermakna..

## b. Case Folding
Menggabungkan huruf-huruf dalam teks menjadi bentuk  yang konsisten dikenal  sebagai  case folding, biasanya dalam bentuk huruf kecil (lowercase). Dengan cara ini, dapat mengolah teks tanpa menyadari perbedaan huruf besar dan kecil [12]. Tujuan case folding  untuk menyamakan bentuk huruf dalam teks, biasanya dengan mengubah semua huruf menjadi huruf kecil. Ini memungkinkan algoritma untuk menganggap kata yang sama dengan bentuk huruf yang berbeda sebagai kata yang sama karena perbedaan kecil antara huruf. Ini meningkatkan konsistensi pengolahan teks, menjadikan analisis lebih efektif dan akurat.
c. Tokenisasi
Proses tokenisasi adalah pembagian teks atau rangkaian data dibagi menjadi token yang lebih kecil. Token dapat berupa karakter, kata, atau frasa, tergantung pada tujuan aplikasinya. Tujuan utama tokenizing adalah untuk  membuat teks lebih mudah dipahami atau dikelola oleh komputer, yang memungkinkan pemrosesan dan analisis lebih lanjut [13].
d. Normalisasi
Pada titik ini, kata yang dikembalikan dari bentuk tidak baku menjadi bentuk yang baku dikembalikan atau [14]. Normalisasi  kalimat  dilakukan  untuk  meningkatkan  struktur  atau  format  kalimat  sehingga  lebih  jelas,  konsisten,  dan mudah  dipahami.  Perbaikan  tata  bahasa,  penyesuaian  gaya  penulisan,  atau  penyempurnaan  sintaksis  dapat  dilakukan selama proses ini untuk membuat kalimat lebih konsisten dan sesuai dengan standar linguistik yang berlaku. Normalisasi kalimat  membuat  komunikasi  lebih  efektif  karena  pembaca  atau  pendengar  dapat  memahami  pesan  yang  ingin disampaikan dengan lebih baik.
e. Negation Handling
Negation Handling berarti mengubah kata-kata seperti "tidak", "bukan", "tak", atau "tidak ada" menjadi kata baru dan  kemudian  mengubahnya  menjadi  kata  baru  dengan  arti  yang  sama  [15].  Penanganan  negasi  dilakukan  untuk memastikan  bahwa  kata-kata  negatif  seperti  "tidak"  atau  "bukan"  tidak  memengaruhi  pemahaman  yang  tepat  tentang makna kalimat atau frasa saat menganalisis teks. Dengan mengatasi negasi, kita dapat memastikan interpretasi yang akurat dari teks, terutama ketika melibatkan analisis sentimen.
f. Remove Stopword
Proses menghilangkan kata yang dianggap sebagai "stopword" dari teks. Stopword adalah kata biasa dan sering muncul  yang  tidak  memberikan  makna  atau  informasi  yang  signifikan  selama  proses  pemrosesan  teks.  Langkah  ini dilakukan  untuk  meningkatkan  perhatian  perhitungan  pada  kata  yang  lebih  penting  [16].  Dengan  menghilangkan stopwords, pemrosesan teks menjadi lebih efisien dan akurat karena kita dapat fokus pada kata-kata kunci yang membawa makna utama dalam teks. Ini juga dapat membantu mengurangi dimensi data dalam pemodelan teks, yang dapat membuat model yang lebih sederhana dan efisien.
g. Stemming
Pada tahap ini, proses pemrosesan bahasa alami dilakukan dengan mengurangi kata ke dalam bentuk dasar atau dikenal sebagai "stems". Stemming hanya menyisakan inti atau akar kata, menghilangkan akhir atau awal kata. Dengan menggunakan stemming, variasi morfologis dalam teks dikurangi, karena kata-kata dengan akar kata yang sama dianggap identik [17]. Stemming membantu mengurangi dimensi kata dalam analisis teks, pemodelan teks yang lebih akurat dan efisien, pencarian informasi, dan tugas-tugas lainnya yang terkait dengan pemrosesan teks. Dengan menggunakannya, kita  dapat  menyederhanakan  representasi  teks  tanpa  kehilangan  maknanya,  yang  memungkinkan  analisis  dan pengambilan informasi yang lebih efektif..

## 2.4 Pembagian Data
Dataset dibagi menjadi subset yang berbeda dalam proses pelatihan, validasi, dan pengujian model analisis sentimen[18]. Tujuan pembagian data adalah untuk mengukur kinerja model secara objektif, menghindari overfitting, dan memastikan generalisasi yang baik pada data yang baru. Data tweet dalam penelitian akan dibagi rasio 90:30, 80:20, dan 70:30.

## 2.5. Feature Weighting
Pada tahap TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), menggunakan pembobotan untuk membedakan kata (term)  jarang  dan  sering.  Metode  TF-IDF  (Term  Frequency—Inverse  Document  Frequency)  digunakan  untuk pembobotan  [19].  Proses  pembobotan  kata  akan  digunakan  untuk  mengubah  data  kata  preprocessing  menjadi  angka. Proses  ini  menentukan  seberapa  berat  setiap  kata  yang  akan  digunakan  sebagai  fitur;  semakin  banyak  dokumen  yang
Yenggi  Putra  Dinata,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Sebuah Figur Publik  di  Twitter Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor
diproses,  semakin  banyak  fitur  yang  dihasilkan.  Pendekatan  TF-IDF  digunakan  untuk  pembobotan  kata  pada  setiap pembagian  data,  yaitu tweet dengan  rasio  90:10,  80:20,  dan  70:30 dengan  data  training  dan  data  uji.  Pada  tahap  ini, perhitungan untuk setiap kata dilakukan berdasarkan term frekuensi yang akan ditemukan pada data.

## 2.6 Feature Selection
Pada  tahap  ini  proses  pemilihan  subset  teks  tweet  yang  paling  relevan  dan  informatif  untuk  digunakan  dalam  model analisis  sentimen.  Seleksi  fitur  berpengaruh  langsung  terhadap  hasil  klasifikasi  [20].  Model-model  tersebut mempresentasikan kata frase dalam sebuah tweet  yang dapat  memberikan informasi  sentimental  penting di  dalamnya. Pada Feature Selection dilakukan pada setiap pembagian data yang sudah melewati tahap pembobotan Feature Weighting tweet  dengan  rasio  70:30,  80:20  dan  90:10  dengan  data  uji  dan  data  latih.  Tujuan  analisis  sentimen  ini  adalah  untuk menemukan dan memahami perasaan atau opini dalam teks tweet yang telah melalui proses preprocessing.

## 2.7 K-Nearest Neighbor
Pada tahap ini, setelah data melalui tahap preprocessing, data telah siap untuk diolah dengan metode K-Nearest Neighbor. Metode ini adalah salah satu algoritma klasifikasi yang diajarkan dengan pengawasan; mayoritas kelas tetangga terdekat menentukan hasil klasifikasi.[21]. Metode K-Nearest Neighbor mengklasifikasikan data yang dimasukkan ke dalam kelas yang telah ditetapkan sebelumnya dengan tingkat kemiripan atau jarak terdekatnya dengan data latih atau dataset yang ada. Nilai "k" jarak terdekat mengklasifikasikan data yang dimasukkan ke dalam kelas yang telah ditetapkan sebelumnya [22].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  adalah  analisis  sentimen  melalui  klasifikasi  ulasan  Twitter  yang  terkait  dengan  Puan  Maharani menggunakan metode algoritma K-Nearest Neighbor. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil klasifikasi data dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN).untuk  dapat  hasil  klasifikasi  data  yang  paling  akurat berdasarkan data sentimen Puan Maharani di media sosial Twitter.

## 3.1 Pengumpulan data
Bahasa pemrograman Python digunakan untuk mengcrawling data di Twitter. Data ini dikumpulkan dari 23 April 2023 hingga 3 Mei 2023. Pengambilan data hanya yang bersangkutan tentang Puan Maharani. Setelah data dikumpulkan dari 23 April hingga 3 Mei 2023, setiap tweet yang memiliki sentimen disortir untuk dimasukkan ke dalam dataset yang digunakan untuk penelitian analisis sentimen ini, yang terdiri dari 9.000 tweet.

## 3.2 Pelabelan Manual
Tahap berikutnya adalah pelabelan manual setelah data dikumpulkan. Komentar dikategorikan ke dalam kategori positif dan  negatif  untuk  melakukan  pelabelan.  Pelabelan  ini  dilakukan  dengan  memahami  makna  kalimat  daripada memberikan label positif atau negatif setiap kata. Pelabelan akan dilakukan oleh Gadis Sari Elin S.pd, seseorang yang mengajar bahasa Indonesia. Hasil pelabelan dari validator bahasa Indonesia menunjukkan bahwa 7.800 data diberi label positif dan 1.200 data diberi label negatif.

## 3.3 Preprocessing
Pada tahapan ini, tabel 1 menunjukkan hasil dari tahapan preprocessing data ini: Proses preprocessing diperlukan untuk mendapatkan data bersih karena tweet yang diambil dari Twitter merupakan data mentah. Preprocessing teks bertujuan untuk  meningkatkan  kualitas  data  karena  merupakan  tahap  awal  dalam  pemrosesan  data  sampai  data  sesuai  dengan kebutuhan analisis dan siap untuk tahap berikutnya. Hal-hal berikut telah dilakukan:
Tabel 1. Hasil Preprocessing Tahapan Sebelum Sesudah Cleaning “Tan_Mar Kalo gitu barisan oposisi sangat tidak cerdas  berarti  Harusnya  pihak  oposisi  yg mencalon presidenkan puan Maharani dari pada mencalonkan Anies” Kalo  gitu  barisan  oposisi  sangat  tidak  cerdas berarti  Harusnya  pihak  oposisi  yg  mencalon presidenkan puan Maharani dari pada mencalonkan Anies
Case Folding  Kalo  gitu  barisan  oposisi  sangat  tidak  cerdas
berarti  Harusnya  pihak  oposisi  yg  mencalon presidenkan puan Maharani dari pada mencalonkan Anies kalo gitu barisan oposisi sangat tidak cerdas berarti harusnya pihak oposisi yg mencalon presidenkan puan maharani dari pada mencalonkan anies
Tokenizing kalo  gitu  barisan  oposisi  sangat  tidak  cerdas berarti  harusnya  pihak  oposisi  yg  mencalon “kalo” , ”gitu” , “barisan” , “oposisi” , “sangat” , “tidak” , “cerdas” , “berarti” , “harusnya” , “pihak” , “oposisi” , “yg” , “mencalon” , “presidenkan” ,
Yenggi  Putra  Dinata,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Sebuah Figur Publik  di  Twitter Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor
presidenkan puan maharani dari pada mencalonkan anies” “puan”  ,  “maharani”  ,  “dari”  ,  “pada”  , “mencalonkan” , “anies” Normalisasi “kalo” , ”gitu” , “barisan” , “oposisi” , “sangat” , “tidak”  ,  “cerdas”  ,  “berarti”  ,  “harusnya”  ,
“pihak”  ,  “oposisi”  ,  “yg”  ,  “mencalon”  , “presidenkan”  ,  “puan”  ,  “maharani”  ,  “dari”  , “pada” , “mencalonkan” , “anies”
“ kalau ”  ,  ” begitu ”  ,  “barisan”  ,  “oposisi”  , “sangat”  ,  “tidak”  ,  “cerdas”  ,  “berarti”  , “ seharusnya ”  ,  “pihak”  ,  “oposisi”  ,  “ yang ”  , “mencalon” , “presidenkan” , “puan” , “maharani”
, “dari” , “pada” , “mencalonkan” , “anies”
Negation Handling kalau kalau begitu begitu barisan barisan oposisi oposisi sangat sangat tidak bodoh cerdas berarti berarti Remove Stopword “kalau”  ,  ”begitu”  ,  “barisan”  ,  “oposisi”  , “sangat” , “bodoh”  , “berarti” , “seharusnya” , “pihak”  ,  “oposisi”  ,  “yang”  ,  “mencalon”  , “presidenkan”  ,  “puan”  ,  “maharani”  ,  “dari”  , “pada” , “mencalonkan” , “anies” “barisan“  ,  “oposisi”  ,  “sangat”  ,  “bodoh”  , “seharusnya”  ,  “pihak”  “oposisi”  ,  “mencalon”  , “presidenkan” , “puan” , “maharani” Stemming barisan baris oposisi oposisi sangat sangat bodoh bodoh seharusnya harus presidenkan presiden mencalonkan calon
Pada tahap ini, data yang diambil dari proses crawling, yang berbentuk teks, harus diproses terlebih dahulu. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa teks yang tidak terstruktur dan dan hal-hal yang berisik harus dihilangkan terlebih dahulu. Preprocessing dilakukan untuk memastikan bahwa data yang digunakan untuk proses pencarian pengetahuan berkualitas lebih baik, sehingga pengetahuan yang dihasilkan juga lebih rendah.

## 3.4 Feature Weighting
Selanjutnya, pendekatan TF-IDF digunakan untuk membatasi kata pada setiap pembagian data, yaitu data tweet, dengan menggunakana rasio 90:10, 80:20, dan 70:30 untuk data uji dan latih. Feature Weighting, Setiap kata atau term dari hasil preprocessing akan dibobot menggunakan TF-IDF setelah tahap preprocessing teks selesai.

## 3.5 Feature Selection
Pada  Feature Selection dilakukan pada setiap pembagian data yang sudah melewati tahap pembobotan  Feature  Weighting tweet dengan rasio 90:10, 80:20 dan 70:30 dengan data latih dan data uji, kemudian ambang batas akan digunakan untuk memilih fitur terbaik. Seleksi fitur dilakukan dengan tujuan menghapus fitur yang tidak berguna dalam proses klasifikas. Ambang batas untuk penelitian ini adalah 0,001.

## 3.6 Klasifikasi K-Nearest neighbor
Pengujian dilakukan menggunakan confusion matriks untuk melakukan pengujian pada data latih dan data uji. Pada titik ini, metode K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan untuk menghitung jarak ke tetangga terdekat. Nilai K bervariasi, yaitu bilangan ganjil antara 3 dan 13.  Pengujian pengaruh nilai K menggunakan nilai K yang bervariasi untuk menentukan nilai K ideal untuk melakukan proses klasifikasi K-Nearest Neighbor terhadap pada hasil akurasi di sistem. Nilai K digunakan sebagai parameter pengujian, menunjukkan dampak  mereka terhadap akurasi sistem.  Mekanisme perbandingan  90:10, 80:20, dan  70:30 untuk menemukan nilai akurasi terbaik. Dengan menggunakan dua pengujian yaitu, unbalance dan balance .

## 3.6.1 Pengujian Data Unbalance
Pengujian menggunakan 6 nilai K yang bervariasi, (3,5,7,9,11,13), dengan mekanisme komparasi 90:10, 80:20, dan 70:30 untuk 9.000 data. 1.200 data kelas negatif dan 7.800 data kelas positif digunakan. Tabel berikut menunjukkan hasil didapatkan dari pengujian.
Tabel 2. Hasil Pengujian data Unbalance Nilai K Accuracy 70:30 80:20 90:10 3 86.67 87.22 86.78 5 88.22 89.00 87.67
Yenggi  Putra  Dinata,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Sebuah Figur Publik  di  Twitter Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor
7 88.44 88.72 88.56 9 88.52 89.33 89.44 11 88.81 89.28 90.00 13 88.78 89.33 89.78
Tabel 2 merupakan dari hasil pengujian Unbalance setiap hasil dari pengujian memiliki nilai akurasi yang berbeda, seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 2. Nilai K 11 memiliki akurasi paling tinggi sebesar 90,00%, 90.00, skor precision 90.0%. skor recall 90.0% dan skor f1 score 90.0%, dengan perbandingan digunakan 90:10, dan Nilai K 3 memiliki akurasi paling rendah sebesar 86,67%, dengan perbandingan 70:30.

## 3.6.2 Pengujian Data Balance
2.000 data digunakan untuk pengujian ini, terdiri dari 1.000 data kelas negatif dan 1.000 data kelas positif, seperti yang tercantum dalam tabel berikut;
Tabel 3 . Hasil Pengujian Data Balance Nilai K Accuracy 70:30 80:20 90:10 3 74.14% 75.65% 75,00% 5 75.00% 76.08% 78.02% 7 74.71% 75.00% 78.45% 9 76.29% 75.22% 76.29% 11 74.71% 75.43% 78.42%
Tabel 3 merupakan dari hasil pengujian Balance menghasilkan hasil akurasi yang tertinggi rasio 90:10 pada nilai K=7  dengan  skor  accuracy  78.45%,  skor  precision  78.4%,  skor  recall  78.4%,  dan  skor  f1  score  78.4%.  Dalam  setiap pengujian nilai K memiliki variasi dalam hasil akurasi antara setiap nilai K. Hasil dari setiap nilai K yang berbeda dapat disebabkan  oleh  sifat  unik  dari  dataset,  trade-off  antara  underfitting  dan  overfitting,  randomness  dalam  algoritma, perbedaan dalam ukuran dan kualitas data uji, serta metrik evaluasi yang digunakan. Faktor-faktor ini dapat menyebabkan fluktuasi dalam performa model di setiap nilai k.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis yang dilakukan, dapat dikatakan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor memiliki kemampuan yang lebih baik untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat tentang Puan Maharani. Pengujian Unbalance , yang dilakukan dalam dua pengujian,  memiliki tingkat akurasi terbaik  dalam proses klasifikasi di pengujian Unbalance , yaitu  90.00% pada  K=11  pada  K=11  dengan  analisis  data  pelatihan  dan  pengujian  90:10.  Pengujian Balance ,  yang  diklasifikasikan menggunakan  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor,  memiliki  nilai  akurasi  proses  klasifikasi,  yaitu  78,45%  pada  K=7 dengan perbandingan data latif dan data uji 90:10. Pada saat percobaan Unbalance data yang pengujian Unbalance , hasil klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  lebih  banyak  memilih  pada  kelas  mayoritas  positif,  sehingga  dalam  klasifikasi menyebabkan kesalahan tweet negatif. Tujuan penelitian adalah untuk mendapatkan nilai akurasi melalui dua tes.

## REFERENCES
[1] I. Febriansyah, M. Fikry, and Yusra, “Analisis Sentiment di Twitter terhadap Anies Baswedan sebagai Bakal Calon Presiden 2024 Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, vol. 7, no. 3, pp. 1061–1070, Jul. 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i4.2723.
[2] Z.  Ulfah  Siregar,  R.  Ruli,  A.  Siregar,  and  R.  Arianto,  “KLASIFIKASI  SENTIMENT  ANALYSIS  PADA  KOMENTAR PESERTA DIKLAT MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR,” vol. 8, no. 1, 2019.
[3] F. Zahria Emeraldien, R. Jefri Sunarsono, R. Alit, J. Raya Rungkut Madya, G. Anyar, and J. Timur, “TWITTER SEBAGAI PLATFORM KOMUNIKASI POLITIK DI INDONESIA.” 2019
[4] D. Aby Vonega, A. Fadila, and D. Ely Kurniawan, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Opini Publik Atas Isu Pencalonan Puan Maharani dalam PILPRES 2024,” 2022. [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[5] R.  T.  Prasetio,  “SELEKSI  FITUR  DAN  OPTIMASI  PARAMETER  k-NN  BERBASIS  ALGORITMA  GENETIKA  PADA DATASET  MEDIS,”  JURNAL  RESPONSIF,  vol.  2,  no.  2,  pp.  213–221,  2020,  [Online].  Available: http://ejurnal.ars.ac.id/index.php/jti
[6] A. Malik Zuhdi, E. Utami, and S. Raharjo, “ANALISIS SENTIMENT TWITTER TERHADAP CAPRES INDONESIA 2019 DENGAN METODE K-NN,” 2019. doi: Vol 5 No 2 (2019): Juni.
[7] D. Apriliani, A. Susanto, M. Fikri Hidayattullah, and G. Wiro Sasmito, “Sentimen Analisis Pandangan Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid 19 Menggunakan K-Nearest Neighbors,” vol. 8, no. 1, 2023.
[8] S. Omas Tutus Arifta and M. Fikry, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode K- Nearest Neighbor,” JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics, vol. 06, no. 02, 2023, doi: 10.36085.
Yenggi  Putra  Dinata,  Analisis  Sentimen  Terhadap  Sebuah Figur Publik  di  Twitter Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor
[9] “Analisis Sentimen Twitter Pengaruh Tokoh Politik dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor.” doi: Vol 2 No 2 (2024): JNATIA Vol. 2, No. 2, Februari 2024.
[10]  M. Furqan, S. Mayang Sari, and P. Ilmu Komputer Fakultas Sains dan Teknologi, “Analisis Sentimen Menggunakan K-Nearest Neighbor Terhadap New Normal Masa Covid-19 Di Indonesia Sentiment Analysis using K-Nearest Neighbor towards the New Normal During the Covid-19 Period in Indonesia,” 2022. doi: 10.33633/tc.v21i1.5446.
[11]  A. Yoga Pratama et al., “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Seleksi Fitur Chi- Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja),” 2021. doi: Vol 5, No 2 (2021).
[12]  R.  M.  Candra  and  A.  Nanda  Rozana,  “Klasifikasi  Komentar  Bullying  pada  Instagram  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,” IT Journal Research and Development, vol. 5, no. 1, pp. 45–52, Jul. 2020, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4962.
[13]  A. Noviyanti, Y. Umaidah, R. Mayasari, U. Singaperbangsa, and K. Abstract, “Analisis Sentimen Pada Pembelajaran Daring Menggunakan Metode K-Nearest Neightbour (Studi Kasus: SMA Negeri 3 Cikampek),” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 2022, doi: 10.5281/zenodo.6943200.
[14]  M. Sholeh, D. Andayati, R. Yuliana Rachmawati, P. Studi Informatika, and F. Teknologi Informasi dan Bisnis, “DATA MINING MODEL KLASIFIKASI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN NORMALISASI UNTUK PREDIKSI PENYAKIT DIABETES.” 2022, doi: 12(02):77-87.
[15]  D. Ferarizki, M. Fikry, F. Yanto, and F. Insani, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi 2023 dengan Metode K-Nearest Neighbor,” vol. 4, no. 2, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i2.1315.
[16]  A.  Deviyanto,  M.  R.  Didik  Wahyudi,  and  T.  Informatika  UIN  Sunan  Kalijaga  Yogyakarta  Jl  Marsda  Adi  Sucipto  No, “PENERAPAN  ANALISIS  SENTIMEN  PADA  PENGGUNA  TWITTER  MENGGUNAKAN  METODE  K-NEAREST NEIGHBOR,” Jurnal Informatika Sunan Kalijaga, vol. 3, no. 1, pp. 1–13, 2018
[17]  J.  A.  Septian,  T.  M.  Fahrudin,  and  A.  Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Polemik  Persepakbolaan Indonesia  Menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan  K-Nearest  Neighbor,”  JOURNAL  OF  INTELLIGENT  SYSTEMS  AND COMPUTATION, vol. 1, no. 1, pp. 43–49, 2019, doi: https://doi.org/10.52985/insyst.v1i1.36.
[18]  C. Heltroyce, G. Feoh, and I. Made Dwi Ardiada, “SENTIMENT ANALYSIS ON THE INCREASE OF FUEL OIL PRICES USING THE K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KENAIKAN HARGA BAHAN BAKAR MINYAK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR,” 2024. doi: Vol. 3, No.1  April 2024.
[19]  A. Asro’i and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Perpanjangan PPKM Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor,” Jurnal Khatulistiwa Informatika, vol. 10, no. 1, pp. 17–24, 2022.
[20]  S.  Lonang  and  D.  Normawati,  “Klasifikasi  Status  Stunting  Pada  Balita  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Dengan  Feature Selection  Backward  Elimination,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  6,  no.  1,  p.  49, Jan.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3312.
[21]  N. Basidt, E. Supriyadi, and A. Susilo, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi dalam Analisis Sentimen Opini Masyarakat tentang Kenaikan Harga BBM” 2023
[22]  R. Noviantho, A. Siswo, R. Ansori, and R. R. Septiawan, “ANALISIS SENTIMEN PADA KOMENTAR VIDEO ULASAN MAKANAN  DARI  SALURAN  YOUTUBE  BERBAHASA  INDONESIA  MENGGUNAKAN  K-NEAREST  NEIGHBOR SENTIMENT  ANALYSIS  ON  VIDEO  COMMENTS  ABOUT  FOOD  REVIEW  FROM  INDONESIAN  YOUTUBE CHANNELS USING K-NEAREST NEIGHBOR.” 2021