## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP DOMPET ELEKTRONIK DENGAN METODE LEXICON BASED DAN K – NEAREST NEIGHBOR
1 Siti Saidah, 2 Joanna Mayary
1,2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma 1,2 Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 sitisaidah@staff.gunadarma.ac.id, 2 joannamay@studentsite.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Analisis  sentimen  telah  menempatkan  peran  sebagai  alat  bisnis  intelijen.  Kemampuan Analisis sentimen antara lain mengekstrak opini publik tentang topik tertentu, produk atau jasa yang  di  dalam  nya  terkandung  teks-teks  yang  tidak  terstruktur.  Analisis  sentimen  merupakan proses  untuk  memahami,  mengekstrak,  dan  mengolah  data  tekstual  secara  otomatis  untuk mendapatkan  informasi  yang  akurat,  penerapannya  pada  transaksi  elektronik  mempengaruhi kebutuhan  gaya  hidup  konsumen  dan  aktivitas  berbelanja.  Dompet  elektronik  adalah  suatu metode  pembayaran  yang  terbaru  di  Indonesia.  Dompet  elektronik  diistilahkan  sebagai    e- wallet, dompet digital, digital wallet atau electronic wallet. Penelitian ini mengadopsi analisis sentimen dengan metode Lexicon Based dan K-Nearest Neighbor. Tujuan penelitian ini adalah melakukan  visualisasi  sentimen  terhadap  dompet  digital  berdasarkan  opini  pengguna  twitter dengan  pengklasifikasian  menggunakan  Lexicon  -  based  dan  K-Nearest  Neighbor. Tahapan penelitian  terdiri  dari  analisis  sumber  data,  preprocessing  data,  klasifikasi  sentimen  dengan metode  Lexicon  Based  untuk  menentukan  sentimen  positif  dan  negatif,  klasifikasi  dengan metode  K-Nearest  Neighbor  untuk  perhitungan  akurasi  dengan  confusion  matrix,  visualisasi wordcloud  dan  histogram  serta  tampilan  menggunakan  packages  shiny  RStudio.  Metode Lexicon  Based  menggunakan  data  OVO  sebanyak  357  tweets,  data  GOPAY  sebanyak 337 tweets,  dan  data  LinkAja  sebanyak 255  tweets.  Hasil  akhir  perhitungan  metode  K-Nearest Neighbor dengan  confusion  matrix  untuk  tweet  OVO  diperoleh  nilai  akurasi  positif  sebesar 86,91% dan nilai akurasi negatif 13,09%, tweet Gopay diperoleh nilai akurasi sebesar 94,05% dan  nilai  akurasi  negatif  5,95%,  serta  tweet  LinkAja  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  76,31% dan nilai akurasi negative 23,69%.
Kata Kunci : Analisis, confusion matrix, K-Nearest Neighbor, Lexicon Based, sentimen.

## Abstract
Sentiment analysis has placed its role as a business intelligence tool. Capability Analysis sentiments include extracting public opinion about a particular topic, product or service which contains unstructured texts. Sentiment analysis is a process for understanding, extracting, and processing textual data automatically to get accurate information, its application to electronic transactions affects the lifestyle needs of consumers and shopping activities. Electronic wallet is  the  newest  payment  method  in  Indonesia.  Electronic  wallet  is  termed  as  e-wallet,  digital wallet,  digital  wallet  or  electronic  wallet.  This  study  adopts  sentiment  analysis  using  the Lexicon  Based  and  K-Nearest  Neighbor  methods.  The  purpose  of  this  study  is  to  visualize sentiments on digital wallets based on Twitter user opinion by classifying using Lexicon-based and  K-Nearest  Neighbor  Stages  of  research  consists  of  data  source  analysis,  preprocessing data, sentiment classification  with Lexicon Based methods  to determine positive and  negative sentiments, classification with the K-Nearest Neighbor method for calculating accuracy with a confusion  matrix,  wordcloud  visualization  and  histogram  and  display  using  RStudio  shiny packages.  The  Lexicon  Based  method  uses  OVO  data  of  357  tweets,  GOPAY  data  of  337
tweets,  and  LinkAja  data  of  255  tweets.  The  final  result  of  K-Nearest  Neighbor  method calculation  with  confusion  matrix  for  OVO  tweets  obtained  a  positive  accuracy  value  of 86.91% and a negative accuracy value of 13.09%, Gopay tweets obtained a positive accuracy value  of  94.05%  and  a  negative  accuracy  value  of  5,95%,  and  LinkAja  tweets  obtained  a positive accuracy value of 76.31% and a negative accuracy value of 23,69%.
Keywords : Analysis, confusion matrix, K-Nearest Neighbor, Lexicon Based, sentiment.

## PENDAHULUAN
Dompet  elektronik  merupakan  metode pembayaran  yang  menjadi  topik  yang  sedang tren  di  Indonesia.  Penilaian  masyarakat terhadap kenyamanan cara pembayaran melalui dompet elektronik ini dapat diperoleh melalui  media  sosial,  salah  satunya  melalui twitter . T witter merupakan  utilitas  yang memungkinkan  pengguna  mengirim  SMS  di seluruh  dunia  dengan  mengirim tweet yang terdiri dari 140 karakter menjadikan pengguna  dapat  mengekspresikan  banyak pendapat, informasi, dan kegiatan sehari-hari.
Data yang dirilis oleh Twitter Indonesia [1]  Negara  Indonesia  merupakan  salah  satu dari  5  negara  terbesar  dalam  penggunaan Twitter secara aktif, yakni 77% dari pengguna Twitter Indonesia  merupakan  pengguna aktif. Berbeda dengan sosial media lainnya, Twitter memiliki  keterbukaan  terhadap  data  yang dimilikinya melalui API ( Application Programming Interface) . Ketersediaan
Twitter  API  yang  memungkinkan  pengem- bang  pihak  ketiga  untuk  membuat  program yang  menggabungkan  layanan Twitter .  API merupakan  antarmuka  perangkat  lunak  ke perangkat  lunak,  dengan  API  maka  aplikasi berbicara satu sama lain tanpa sepengetahuan
atau  intervensi  pengguna.  API  menyerupai Software  as  a  Service (SaaS),  karena  ke- hadiran  perangkat  lunak  ini  memudahkan, sehingga tidak perlu memulai dari awal untuk menulis program [2].
Tweets yang dikumpulkan dan dianalisis  disebut  sebagai  analisis  sentimen. Analisis  sentimen  dipandang  sebagai  alat bisnis  intelijen  yang  diinginkan,  karena kemam-puannya  dapat  mengekstrak  opini publik tentang topik tertentu, produk atau jasa yang  tertanam  dalam teks-teks  yang  tidak terstruktur [3] .
Penelitian  ini  membatasi  analisis  opini pengguna  twitter  terhadap  dompet  digital yang terdapat pada media sosial yaitu twitter, melakukan  analisis tweets yang  mengandung kalimat  ‘promo  dan  OVO’  untuk  analisis dompet  elektronik  OVO,  melakukan  analisis tweets yang  mengandung  kalimat  ‘GOPAY dan  promo’  untuk  analisis  dompet  elektronik GOPAY  dan  melakukan  analisis  tweets  yang mengandung  kalimat  ‘TCASH  atau  LinkAja’ untuk  analisis  dompet  elektronik  LinkAja. Data  diolah  dari  masing-masing tweets sebanyak 500 tweets berbahasa Indonesia .
Penelitian terkait masalah di atas, fokus penelitian  dilakukan  terhadap  implementasi algoritma  K-Nearest  Neighbor  dalam  peng-
klasifikasian  follower  twitter  yang  meng- gunakan  Bahasa  Indonesia  memperoleh  nilai akurasi  terbesar  yang  didapat  pada  proses klasifikasi untuk  empat  kali pengujian adalah 68%  dengan  jumlah  data  uji  yang  digunakan akurasi  dilakukan  bertahap  mulai  dari  mulai dari  jumlah  25  data  uji,  dilanjutkan  dengan penambahan  data  sebanyak  50  hingga  100 data  uji  dan  data  latih  yang  tersedia  adalah 1054  data  latih  [4].  Analisis  sentimen  juga dapat  digunakan untuk menilai kesukaan atau ketidaksukaan  publik  terhadap  suatu  barang atau  jasa.  Sentimen  tersebut  merupakan informasi  tekstual  yang  bersifat  subjektif  dan memiliki  polaritas  positif  dan  negatif.  Nilai polaritas  ini  dapat  digunakan  sebagai  para- meter dalam menentukan suatu keputusan [5]. Analisis  sentimen  dengan  tingkat  kepuasan pengguna  Penyedia  Layanan  Telekomunikasi Seluler  Indonesia  pada Twitter dengan
menggunakan metode Support Vector Machine dan Lexicon  Based  Features menghasilkan  nilai accuracy sebesar  79%, precision sebesar  65%, recall sebesar  97%, dan f-measure sebesar 78%. Nilai recall yang sangat  besar  tersebut  dipengaruhi  oleh banyaknya  data  uji  yang  sebenarnya  positif dan terdeteksi sebagai positif oleh sistem [6].
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka dilakukan penelitian mengenai analisis sentimen  pengguna  twitter  terhadap  dompet digital  dengan  pengklasifikasiannya  meng- gunakan metode Lexicon – based dan metode K-Nearest Neighbor . Metode Lexicon - based yang ditujukan untuk mengolah dan mengkla-
sifikasikan  opini,  sehingga  akan  diketahui klasifikasi  dari  opini  tersebut  (positif  atau negatif). Metode K-Nearest Neighbor digunakan  untuk  proses  klasifikasi  dalam sebuah  penelitian  karena  memiliki  keseder- hanaan  dimana  prosesnya  berdasarkan  pada pendekatan  pembobotan  yang  sederhana  dan kemudahan dalam implementasi, adaptasi dan proses  learning  serta  memiliki  nilai  akurasi yang  tinggi  [7] . Tw itter sumber  yang  kaya untuk  analisis  sentimen  dan  penambangan kepercayaan,  mengembangkan  penggolong fungsional  secara  otomatis  dan  memper- kenalkan dua metode dikenal sebagai algoritma klasifikasi sentimen (SCA)
berdasarkan  k-tetangga  terdekat  (KNN)  dan yang  lain  didasarkan  pada  mesin  vektor dukungan  (SVM)  [8].    Penelitian  ini  diawali dengan  langkah  menganalisis  teks  tanpa penggunaan emoticon , menerapkan kombinasi metode  dari Lexicon  Based dan  metode K- Nearest  Neighbor Analisis  didukung  oleh perangkat  lunak R-Programming versi  3.5.1.
Data  diklasifikasikan  oleh Lexicon  –  based dalam  dua  bentuk,  yaitu  bentuk  positif  dan negatif, sedangkan metode K-Nearest Neighbor digunakan untuk perhitungan akurasi  dengan  confusion  matrix . Hasil  dari analisis sentimen akan divisualisasikan dalam bentuk histogram dan wordcloud.
Tujuan dari penelitian ini adalah mem- buat  website  visualisasi  sentimen  terhadap dompet  digital  berdasarkan  opini  pengguna twitter dengan  pengklasifikasian  menggu- nakan Lexicon  Based untuk  mendapatkan
kelompok  positif  dan  negatif  dan    metode K- Nearest  Neighbor dibutuhkan  untuk  perhitu- ngan  akurasi  dengan confusion  matrix ,  serta visualisasi  hasil  analisis  dalam  bentuk histo- gram dan wordcloud.

## METODE PENELITIAN

## Tahapan Penelitian
Gambar  1  di  bawah  menjelaskan tahapan penelitian analisis sentimen pengguna twitter  terhadap  dompet  elektronik  yang diamati,  secara  garis  besar  pengambilan  data analisis  sentimen  terhadap tweets yang bermuatan  dompet  elektronik  media  sosial
Twitter OVO,  Gopay  dan  LinkAja dengan menggunakan  API Twitter sebagai  data  uji yang akan dianalisis.
Data  uji  akan  dibersihkan  terlebih dahulu  dari  entitas-entitas  yang  dapat  meng- ganggu  proses  analisis,  setelah  proses pembersihan  dilakukan  dilanjutkan  dengan proses  pengklasifikasi  menggunakan  metode Lexicon  Based, yaitu  dengan  cara  menco- cokkan  data  uji  dengan  data  sampel,  setelah itu  masing-masing  kata  dijumlahkan  berda- sarkan  sentimen  positif  yang  bermuatan dengan  nilai  plus  satu  (+1)  dan  sentimen negatif  yang  bermuatan  dengan  nilai  minus satu(-1).
Gambar 1. Tahapan Penelitian Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Dompet Elektronik
Hasil  akhir  berupa  skor  dari  masing- masing  data  uji,  skor  lebih  besar  atau  sama dengan  satu  bernilai  positif,  lebih  kecil  atau sama dengan minus satu bernilai negatif. Data yang  telah  diuji  akan  dilanjutkan  ke  proses pengklasifikasian  menggunakan  metode K- Nearest  Neighbor .  Tahapan  data  uji  akan dicocokan  dengan  data  sampel  yang  telah dibuat  melakukan  pembuatan  model  dan perhitungan  berdasarkan  metode K-Nearest Neighbor dengan  mengumpan  pada  sentimen yang  dikenal  dari  training  data  ke  dalam model  data,  lakukan  proses  perhitungan  nilai akurasi dengan menggunakan model confusion  matrix, di  akhir  proses  dibuat visualisasi  berupa histogram dan wordcloud . Tahapan  Analisis  Sumber  Data  merupakan tahap  awal  pelaksanaan  dibagi  menjadi beberapa  tahap,  dimulai  dari  pengambilan data  uji  dari Twitter diambil  dengan menggunakan  koneksi  terhadap Application
Programming Interface (API) Twitter , membuat  koneksi API  Twitter dengan
menggunakan package Twitter , lalu dilanjutkan  ke  proses  pengambilan  data  dari twitter melalui  proses  koneksi  terhadap  API Twitter disesuaikan dengan pengaturan library yang tersedia.
Tahapan  Data  Preprocessing  yang dimaksud  adalah  data  uji  yang dilakukan terhadap tweets, dengan  cara  membersihkan berbagai  komponen  yang  tidak  berguna  dan mengganggu  proses  analisis,  dapat  dijelaskan pada  Gambar  2.  Penjelasan  alur  data Pre- processing pada  Gambar  2  dimulai  dari  pro- ses  pembersihan  dengan  bantuan  perangkat lunak  R  dan  mengaktifkan  fungsi  gsub(), sehingga  dapat  digunakan  untuk  menghapus komponen  yang  tidak  berguna  seperti menghapus  alamat  situs  atau url, menghapus Retweet, menghapus username, menghapus angka,  mengubah  kata  negasi,  menghapus Tweets hampa,  menghapus Tweets berulang dan melakukan Case Folding , yaitu penyeragaman  seluruh  karakter  dengan  huruf kecil .
Tahap  klasifikasi  sentimen  adalah memproses  data  uji  menggunakan  dua metode,  yaitu  dengan Lexicon  Based dan K- Nearest  Neighbor .  Alur  proses  pengujian ditunjukkan  Gambar  3  yang  menjelaskan bahwa  data  uji  yang  telah  dibersihkan  akan diklasifikasikan  dengan  dua  metode  yaitu metode Lexicon Based dan metode K-Nearest Neighbor . Data uji klasifikasi dengan metode Lexicon  Based memberikan  hasil  klasifikasi berupa sentimen positif dan sentimen negatif, tahapan  berikutnya  adalah  data  diklasifikasi menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dan  menghasilkan  akurasi.  Hasil  dari  klasifi- kasi  data  akan  ditampilkan  dalam  bentuk wordcloud dan histogram.
Klasifikasi dengan Lexicon Based akan membandingkan  masing-masing  data  uji terhadap data kata sentimen Bahasa Indonesia
dan akan menghasilkan sebuah nilai sentimen. Data  kata  sentimen  berbahasa  Indonesia diperoleh berdasarkan kata yang mengandung sentimen  yang  diambil  dalam  Kamus  Besar Bahasa  Indonesia  (KBBI)  dan  beberapa  kata tidak  baku  yang  sering  digunakan.  Data  kata sentimen  diperoleh  dengan  cara  mengunduh dari github.com dan mengetik secara manual. Data  yang  sudah  diperoleh,  kemudian digabung  antara  data  kata  sentimen  unduh dari  github.com  dan  cara  manual.  Proses pemasukan  berdasarkan  kata  sifat  ( adjective ) dipisahkan  menurut  pengelom-pokan  lexicon negatif,  menyaring  kata  bermakna  negatif, sebagai contoh alasan, aneh, beban, merugikan,  hilang,  dan  sebagainya.  Lexicon positif,  menyaring  kata  bermakna  positif, sebagai  contoh  semangat,  gratis,  baik,  patuh, unggul dan sebagainya.
Gambar 3. Alur Proses Klasifikasi Data
Data uji yang telah dibersihkan Pengujian dengan menggunakan metode Lexicon Based Hasil Klasifikasi berupa sentimen positif dan sentimen negatif Pengujian dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor Akurasi Visualisasi
Klasifikasi  dengan  metode K-Nearest Neighbor memiliki  3  tahap  yang  terkandung dalam    algoritma K-Nearest  Neighbor yaitu tahap pembelajaran, tahap pengujian dan hasil sentimen. Tahap Pembelajaran mengolah data term  matrix  yaitu  menghitung  jumlah  kosa- kata  (term)  pada  masing-masing  dokumen ( tweets )  dalam  dataset,  proses  berikutnya adalah  data  training  yaitu  data  yang digunakan  sebagai  data  latih  untuk  sistem belajar  [9] . Data  training  adalah  data  hasil dari pengklasifikasi metode Lexicon Based . Data  training  diambil  70%  secara  acak dari  dataset  setelah  pengklasifikasi  metode Lexicon  Based ,  untuk  data  training  OVO terdapat  357 tweets ,  data  training  Gopay terdapat 337 tweets dan data training LinkAja terdapat  255 tweets ,  proses  akhir  dilakukan terhadap  data  test  atau  data  yang  digunakan sebagai  data  uji  sistem.  Data  test  merupakan hasil  dari  pengklasifikasi  metode Lexicon Based .  Data  diambil  dari  sisa  dataset  yang bukan  merupakan  menjadi  data  training, untuk data test OVO terdapat 107 tweets , data test  Gopay  terdapat  101 tweets dan  data  test LinkAja  terdapat  76 tweets .  Tahap  pengujian ini  menjelaskan  bagaimana  sistem  meng- gunakan algoritma K-Nearest Neighbor terhadap  suatu tweets . K-Nearest  Neighbor akan  memproses  data  yang  dihasilkan  dari pengklasifikasi metode Lexicon Based .
Klasifikasi  metode Lexicon  Based yang  telah selesai  dilakukan,  dilanjutkan  dengan  mem- buat  matriks  istilah  dokumen  term-matrix (DTM), model K-Nearest Neighbor
membutuhkan  tiga  set  data  yaitu  train,  test dan classifier .  Ketiga  set  tersebut  harus memiliki  jumlah  baris  yang  sama,  membuat data  train  yang  diambil  sebanyak  70%  dari dataset.
Data  test akan  menyimpan  semua  sisa data  atau  30%  dari  dataset,  membuat classifier, menggunakan data dalam model K- Nearest  Neighbor ,  proses confusion  matrix , yaitu  matriks  yang  memberi  tahu  dokumen yang  diprediksi  model  dengan  benar  dan dokumen  apa  yang  tidak  diprediksi  dengan benar,  langkah  terakhir  menghitung  akurasi model  confusion  matrix.  Perhitungan  dilan- jutkan  ke  proses  untuk  mengetahui  tingkat kemiripan  antar  dua  dokumen  menggunakan persamaan similarity dengan  mencari  hasil dari  jarak  terdekat.  Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  adalah  algoritma  yang digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap suatu objek, berdasarkan k buah data latih yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.  Syarat  nilai k adalah  tidak  boleh lebih  besar  dari  jumlah  data  latih,  dan  nilai k harus  ganjil  dan  lebih  dari  satu.  Dekat  atau jauhnya  jarak  data  latih  yang  paling  dekat dengan  objek  yang  akan  diklasifikasi  dapat dihitung dengan menggunakan metode cosine similiarity [4]. Cosine  similiarity berfungsi untuk  menguji  ukuran  yang  dapat  digunakan sebagai interpretasi kedekatan jarak berdasar- kan  kemiripan  dokumen.  Persamaan  1 digunakan untuk menghitung kemiripan kasus antar 2 objek [10] .
Similarity (q,d) ∑ 𝑗=1 𝑡 (𝑞 𝑖𝑗 .𝑑 𝑖𝑗 ) √∑ 𝑗=1 𝑡 (𝑞 𝑖𝑗 ) 2 .∑ 𝑗=1 𝑡 (𝑑 𝑖𝑗 ) 2 (1)
Keterangan : q ij = bobot istilah j pada dokumen i d ij = bobot istilah j pada dokumen i
Berikut  diberikan  contoh  dokumen  untuk menghitung similaritas Te rm go pa y pro mo jaj an sepua snya lang sung cash back 1 1 1 1 1 1 1 X 1 1 0 0 0 0
Hasil kemiripan dihitung dengan menggunakan  persamaan  (1)  menghasilkan nilai  0,25.  Jarak  yang  sudah  diketahui  dari nilai  tertinggi  sampai  terendah,  akan  diambil sebanyak k data tertinggi, dari k data tersebut akan  dilihat  nilai  sentimen  mana  yang  paling banyak muncul sehingga kelas sentimen yang paling  banyak  muncul  kelas/nilai  sentimen sebagai data yang sedang dihitung [11].
Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  atribut dan  training  sample. Classifer tidak  meng- gunakan  apapun  untuk  dicocokan  dan  hanya berdasarkan  pada  memori.  Diberikan  titik query , akan ditemukan sejumlah k objek atau titik training yang  paling  dekat  dengan  titik query . Klasifikasi menggunakan voting terbanyak  diantara  klasifikasi  dari k objek Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) meng- gunakan klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari query instance yang baru [12].
Hasil  klasifikasi  dari  keseluruhan proses  diperoleh  sebagai  berikut;  data  test
OVO  dengan  klasifikasi  menggunakan K- Nearest Neighbor terdapat 2 tweets dengan 16 sentimen  negatif  dan  91  review  dengan sentimen  positif,  data  test  GOPAY  dengan klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor terdapat  2 tweets dengan  11  sentimen  negatif dan  90  review  dengan  sentimen  positif,  data test LinkAja dengan klasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor terdapat 2 tweets dengan 25  sentimen  negatif  dan  51  review  dengan sentimen positif. Hasil akhir analisis sentimen dari pengolahan data proses pengklasifikasian analisis sentimen berdasar-kan metode Lexicon  Based dan K-Nearest  Neighbor ke dalam  bentuk  website  dilengkapi  dengan tampilan  hasil  sentimen  dalam  bentuk wordcloud dan histogram .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Website sebagai hasil akhir dari semua tahapan  yang  telah  dilakukan  ditunjukkan pada  halaman  beranda  dengan  menu  yang terdiri  dari  beranda,  data  twiter,  kamus  kata positif,  kamus  kata  negatif,  hasil  lexicon, akurasi,  tampilan  wordcloud  dan  tampilan histogram, serta terdapat sub menu yaitu data OVO,  data  GOPAY,  data  LinkAja,  data bersih OVO, data bersih GOPAY, data bersih LinkAja,  akurasi  data  OVO,  akurasi  data GOPAY,  akurasi  data  LinkAja,  wordcloud data OVO, wordcloud data GOPAY, wordcloud  data  LinkAja.  Halaman  data twitter  OVO,  GOPAY  dan  LinkAja  memiliki tampilan  yang  sama,  yang  membedakan
adalah isi datanya, ssebagai salah satu contoh akan  diilustrasikan  dataset  yang  digunakan pada  proses  analisis  sentimen  dari  GOPAY. Tampilan  dataset  berbentuk  tabel  hasil  dari pemanggilan data twitter GOPAY.   Tampilan halaman  data  twitter  GOPAY  dapat  dilihat pada  Gambar  4.    Dataset  pada  Gambar  4  di atas memiliki beberapa komponen yang harus dibersihkan  untuk  membuat  dataset  yang lebih  efisien.  Hasil  pembersihan  dataset  yang berawal  500 tweets menjadi  381 tweets . Tampilan  halaman  pembersihan  data  twitter GOPAY  dapat  dilihat  pada  Gambar  5. Tampilan halaman pembersihan pada gambar
5  di  atas  menjelaskan  data  twitter  GOPAY sudah  menggunakan  huruf  kecil,  tidak mengandung  angka,  tidak  ada  alamat  situs atau url, tidak ada tweet yang sama , tidak ada username dan  tidak  ada tweet kosong.
Banyaknya  kata  yang  dimasukan  ke  dalam kamus  positif  dan  kamus  negatif  bergantung pada  komentar  yang  ada  pada tweet dari pengguna,  sehingga  jumlah  kata  yang  ada pada  kamus  positif  dan  kamus  negatif  untuk produk  baru  seperti  OVO  dan  LinkAja memiliki kecenderungan lebih sedikit daripada produk Gopay.
Gambar 4. Halaman Data Twitter GOPAY
Gambar 5. Tampilan Halaman Pembersihan Data Twitter GOPAY
Halaman  kamus  positif  dan  kamus negatif  menampilkan gabungan daftar kamus positif  yang  sudah  diunduh  pada website github.com dan cara manual.
Hasil  penggabungan  kamus  positif dapat  ditunjukkan  pada  Gambar  6  dan  hasil penggabungan  kamus  negatif  ada  pada Gambar  7.  Gambar  6  dan  Gambar  7 memperlihatkan bahwa halaman kamus positif  pada  file  ui.R,  berfungsi  untuk
menampilkan  kamus  positif  yang  terdapat pada  variabel  kamus  positif.  Variabel  kamus positif  terdapat  pada  server.R  yaitu  sebagai variabel penampung untuk memanggil kamus positif,  sedangkan  halaman  kamus  negatif berfungsi  untuk  menampilkan  kamus  negatif yang  terdapat  pada  variabel  kamus  negatif. Variabel kamus negatif terdapat pada server.R yaitu  sebagai  variabel  penampung  untuk memanggil kamus negatif.
Gambar 6. Halaman Kamus Positif Gambar 7. Halaman Kamus Negatif

## Halaman Hasil Klasifikasi Data GOPAY
dengan Lexicon Based
Halaman  klasifikasi  data  GOPAY, dataset  yang  telah  dibersihkan  memiliki  381 tweets yang terdiri dari 303 tweets positif, 36
tweets negatif dan 42 tweets netral. Tampilan halaman  hasil  klasifikasi  data  GOPAY dengan Lexicon  Based dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Halaman Hasil Klasifikasi Data GOPAY dengan Lexicon Based
Gambar 9. Tampilan Halaman Akurasi Data GOPAY
Gambar  8  menjelaskan  tampilan  hasil dari  klasifikasi lexicon  based data  GOPAY terdapat  pada  variabel  hasillexiconGopay. Variabel  hasil  lexicon  Gopay  terdapat  pada server.R  yaitu  sebagai  variabel  penampung untuk  memanggil  variabel  hasil  lexicon Gopay.

## Tampilan Halaman Akurasi Data GOPAY
Halaman  akurasi  data  GOPAY  meru- pakan  halaman  yang  digunakan  untuk menampilkan  hasil  akurasi  menggunakan
confusion  matrix  dari  sentimen  analisis algoritma K-Nearest Neighbor.  Hasil akurasi yang  tercantum  adalah  hasil  akurasi  proses sentimen  analisis  pada  data  twitter  GOPAY yang  telah  diproses  sebelumnya.  Tampilan halaman  akurasi  ditampilkan  secara text dengan  nilai  akurasi  yang  didapatkan  dari hasil  perhitungan  sistem.  Halaman  akurasi data  GOPAY  dapat  dilihat  pada  Gambar  9 yang  diperoleh  dari  perhitungan  dengan model Confusion  Matrix untuk  nilai  akurasi dengan kecenderungan positif.

## Tampilan Halaman Hasil WordCloud Data GOPAY
Halaman  hasil  wordcloud  data  GO- PAY  merupakan  halaman  yang  digunakan untuk menampilkan hasil visualisasi berbentuk  wordcloud.  Halaman  ini  menam- pilkan  2  buah  wordcloud  yaitu  wordcloud dari  sentimen  positif  berada  di  sisi  kiri  dan wordcloud  dari  sentimen  negatif  berada  di sisi kanan.
Halaman  hasil  visualisasi  wordcloud dapat dilihat pada Gambar 10 yang menjela-
skan bahwa wordcloud terdiri makna sisi kiri untuk  data  bernilai  positif  dan  sisi  kanan untuk data bernilai negatif.

## Tampilan Halaman Hasil Histogram Data GOPAY
Halaman hasil histogram data GOPAY merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk menampilkan  hasil  visualisasi  berbentuk histogram.  Halaman  ini  untuk  menampilkan 2  buah histogram.. Halaman  hasil  visualisasi histogram dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 10. Tampilan Halaman Wordcloud Data GOPAY
Gambar 11. Tampilan Halaman Histogram Data GOPAY
Gambar  11  menjelaskan  bahwa  histo- gram  sisi  kiri  menunjukkan  warna  orange adalah  jumlah  data  negatif  dan  warna  hijau adalah  jumlah  data  positif  digabung  dalam satu  grafik.  Histogram  sisi  kanan  menun- jukkan bahwa data GOPAY dengan sentimen positif  lebih  banyak  daripada  data  GOPAY dengan  sentimen  negative  dipisah  menjadi  2 grafik.

## Pengujian Confusion Matrix Data GOPAY
Pengujian  confusion  matriks  data GOPAY  dilakukan  secara  manual  dengan melihat  tabel  confusion  matrix  oleh  sistem pada  tabel.  Pengujian  akurasi  dilakukan untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  yang dilakukan  oleh  sistem  dengan  menggunakan K-Nearest  Neighbor .  Pengujian  dilakukan dengan  menggunakan confusion  matrix yaitu sebuah  matriks  dari  prediksi  yang  akan dibandingkan  dengan  kelas  yang  asli  dari data  twitter  [8].  Hasil  pengujian  akurasi klasifikasi  dapat  dilihat  Tabel  1  yang menunjukkan  data  pengujian  akurasi,  proses perhitungan  difokuskan  pada  nilai true-
positive,  true-negative,  false-positive dan false  negative. Berdasarkan  pengujian  d a n perhitungan  nilai  akurasi  data  OVO  dari sistem  analisis  sentimen  dengan  meng- gunakan k-nearest  neighbor sebanyak  107 tweets didapatkan  hasil  akurasi sebesar
86,91% dengan menggunakan persamaan 2. 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = TP+TN TP+FN+FP+TN (2) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 89 + 4 89 + 13 + 1 + 4 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 0,8691 Data pengujian akurasi yang digunakan  unutuk  Gopay  sebanyak  101 tweets .    Berdasarkan  pengujian  akurasi, didapatkan  hasil  akurasi  data  Gopay dari sistem  analisis  sentimen  dengan  meng- gunakan K-Nearest Neighbor sebesar 94,05%. 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 93 + 2 93 + 6 + 0 + 2 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 0,9405 Tabel 1. Confusion Matrix Data GOPAY Predicted Actual Negative Positive Row Total Negative 2 1.000 0.250 0 0.000 0.000 2 0.020 Positive 6 0.061 0.750 93 0.939 1.000 99 0.980 Column Type 8 0.079 93 0.921 101
Data pengujian akurasi yang digunakan untuk LinkAja sebanyak 76 t weets.
Berdasarkan  pengujian  akurasi,  didapatkan hasil akurasi data LinkAja dari sistem analisis sentiment  dengan  menggunakan  k-nearest neighbor sebesar 76,31%.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 49 + 9 49 + 16 + 2 + 9
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 0,7631
Hasil  proses    yang  memiliki  nilai  akurasi paling tinggi dari ketiga twitter yang diamati, yaitu twitter Gopay .

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  membuat website  untuk  melakukan  analisis  sentimen terhadap  dompet  elektronik  dari tweet dengan  kata  OVO,  Promo,  Gopay,  LinkAja dengan  metode Lexicon  Based dan K- Nearest  Neighbor .  Hasil  dari  penelitian  ini mencakup  tahapan  penelitian  yang  terdiri dari  analisis  sumber  data, preprocessing data,  klasifikasi  sentimen  dengan  metode Lexicon  Based untuk  menentukan  sentimen positif dan negatif, klasifikasi dengan metode K-Nearest  Neighbor untuk  perhitungan akurasi  dengan  confusion  matrix,  visualisasi wordcloud  dan  histogram  serta  tampilan menggunakan  packages  shiny  RStudio. Pengujian  menggunakan  confusion  matrix memperoleh  hasil  akurasi  dari  masing- masing data menggunakan metode K-Nearest
Neighbor untuk tweet OVO  cenderung positif  ditunjukkan  oleh  nilai  akurasi  data 86,91%  dan  kecenderungan  negatif tweet OVO  memiliki  nilai  akurasi  data  13,09%, tweet Gopay  cenderung  positif  dengan akurasi  data  94,05%  dan  kecenderungan negatif tweet Gopay  memiliki  nilai  akurasi data  5,95%,  serta tweet LinkAja  cenderung positif  dengan  akurasi  data  76,31%  dan kecenderungan negatif tweet LinkAja memiliki nilai akurasi data 23,69%.
Kecenderungan  negatif tweet yang diperoleh  sangat  bergantung  pada  pemilihan tahapan pre-processing .  Analisis  sentimen ini masih memerlukan pengembangan selanjutnya,  seperti  pengambilan  data  dari Twitter dalam  jumlah  yang  besar  dan dibuatkan  skala  berdasarkan  periode  waktu yang  telah  ditentukan  secara  interaktif. Penggunaan  metode  yang  berbeda  sebagai bahan perbandingan, untuk mengetahui hasil akurasi  yang  lebih  baik.  Aplikasi  dapat dikembangkan  dengan  penambahan  fitur real-time pada  visualisasi  data,  sehingga dapat  diakses  kapan  saja.  Pemilihan  tingkat ketepatan  dalam  melakukan  prediksi,  mem- butuhkan  konsultasi  dengan  pakar  bahasa untuk  mengatasi  data  uji  yang  memiliki kalimat ambigu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Utami,  dan  M.  Marzuki , “Analisis s istem  informasi  banjir  berbasis  media
twitter”, Jurnal Fisika Unand , vol. 9, no. 1, pp. 67-72, 2020.
[2] S.K. Ravindran, and V. Garg,
“ Mastering social media mining with R ”, Packt  Publishing  Ltd.  UK.,  2015, [ebook].
[3] S. Jusoh, and HM. Alfawareh, “ Applying fuzzy  sets  for  opinion  mining”,
International  Conference  on  Computer Applications  Technology  (ICCAT) ,  pp. 1–5, 2013, http://doi.org/10.1109/ICCAT.2013.6521 965 .
[4] M. Rivki, dan AM. Bachtiar, “Implementasi algoritma K-Nearest Neighbor dalam pengklasifikasian follower  twitter  yang  menggunakan Bahasa Indonesia”, Jurnal Sistem
Informasi ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  31-27,
2017.
[5] I.  Indriati,  dan  A.    Ridok,    “Analisis
sentimen untuk meninjau aplikasi seluler menggunakan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (Nwknn)”, Jurnal  Teknik  Lingkungan dan  Teknologi Berkelanjutan , vol. 3, no. 1, pp. 23-32, 2016.
[6] U. Rofiqoh, RS. Perdana dan MA. Fauzi,
“Analisis  sentimen  tingkat  kepuasan
pengguna penyedia layanan telekomunikasi  seluler  indonesia  pada twitter  dengan  metode  Support  Vector Machine  dan  Lexicon  Based  Features”, Jurnal
Pengembangan
Teknologi
Informasi  dan  Ilmu  Komputer, e-ISSN, vol. 2548, pp. 964x, 2017.
[7] RI. Pristiyanti,  MA.  Fauzi,  dan  L. Muflikhah, “Sentimen Analisis Peringkasan  Review  Film  Menggunakan Metode Information Gain dan K-Nearest Neighbor”, Jurnal Pengembangan
Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Kompute r e-ISSN., vol. 2548, pp. 964x, 2018.
[8] MR. Huq,  A.  Ali,  dan  A.  Rahman,
“Analisis  Sentimen  Pada  Data  Twitter Menggunakan  KNN  dan  SVM”, Jurnal
Internasional Ilmu dan Aplikasi
Komputer Lanjutan (IJACSA) , vol. 8, no.
6, pp. 19-25, 2017.
[9] YF. Safri, R. Arifudin, dan MA. Muslim,
“K-Nearest  Neighbor  and  Naive  Bayes Classifier Algorithm in Determining The Classification of Healthy Card Indonesia Giving to The Poor ”, Sci. J. Informatika , vol. 5, no. 1, pp. 18, 2018.
[10] O. Nurdiana,  J.  Jumadi,  dan  D.
Nursantika, “Perbandingan metode Cosine    Similarity  dengan  metode Jaccard Similarity pada aplikasi pencarian  terjemah  Al-Qur’an  dalam Bahasa Indonesia”, Jurnal Online
Informatika ,  vol.  1,  nO.  1,  pp.  59-63,
2016.
[11] A.  Deviyanto,  dan  MDR.  Wahyudi, “Penerapan  analisis  sentimen  pada pengguna  twitter  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor”, Jurnal
Informatika  Sunan  Kalijaga  (JISKA) , vol. 3, no. 1, pp. 1-13, 2018.
[12] SK. Lidya, OS. Sitompul, dan S. Efendi,
“Sentimen  analisis  pada  teks  Bahasa
Indonesia  menggunakan  Support  Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor  (K-NN) ”, Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (SENTIKA), Universitas Sumatera Utara, ISSN: 2089-9815. 2015.