## PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR (K-NN) SEBAGAI KLASIFIKASI TWEETS PADA TWITTER
Cian Ramadhona Hassolthine 1* , Riad Sahara 2 , Fesa Asy Syifa Nurul Haq 3 , Syahid Abdullah 4 1,2,4 PJJ Informatika, Universitas Siber Asia
3 PJJ Sistem Informasi Universitas Siber Asia Jl. RM Harsono No.1, Pasar Minggu, Jakarta Selatan, (021) 2780-6189 e-mail : 1 cianhassolthine@lecturer.unsia.ac.id, 2 riadsahara@lecturer.unsia.ac.id,
3 fesasyifa@lecturer.unsia.ac.id, syahidabdullah@lecturer.unsia.ac.id

## Abstract
As technology develops so rapidly in collecting data, it results in a huge pile of data. Due to the large amount of data, it becomes necessary to utilize this data. The aim of using data is of course to  receive  crucial  news  from  the  data  patterns  that  are  formed.  Data  that  can  be  used  can  be obtained from social media, one of which is Twitter. Twitter is a social media with approximately 50 million users in Indonesia. With so many users in Indonesia, it can be used to use a lot of data. To  get  this  data,  use  one  of  the  K-Nearest  Neighbor  algorithms.  The  KNN  algorithm  is  a classification  of  a  set  of  data  based  on  learning  data  that  has  been  previously  classified.  The classification result of the KK Algorithm is that the data that has been processed falls into class B because of the three closest neighbors, two are in class B, while only one is in class A. The accuracy produced by the KNN Algorithm is also quite good, namely above 80% . This model provides better sensitivity in the data classification process.
Keywords : Algorrithm, Classification, K-Nearest Neighbor (K-NN), Text Mining, Preprocessing

## Abstrak
Seiring  berkembangnya  teknologi  yang  begitu  pesat  dalam  melakukan  pengumpulan  data mengakibatkan  sebuah  tumpukan  data  yg  sangat  banyak.  Melalui  banyaknya  data tersebut,sehingga menjadi suatu kebutuhan untuk memanfaatkan data tersebut. Pemanfaatan data tentunya bertujuan agar menerima berita yg krusial dari pola-pola data yang terbentuk. Data yang bisa digunakan dapat diperoleh dari media sosial, salah satunya twitter. Twitter merupakan media sosial  yang  tercatat  kurang  lebih  50  juta  orang  pengguna  di  Indonesia.  Dengan  banyaknya pengguna di Indonesia, maka dapat dimanfaatkan dalam penggunaan data yang banyak. Untuk mendapatkan  data  tersebut  yaitu  dengan  salah  satu  algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Algoritma KNN  merupakan  klasifikasi  terhadap  sekumpulan  data  berdasarkan  pembelajaran  data  yang sudah  terklasifikasikan  sebelumya.  Hasil  klasifikasi  dari  Algoritma  KK  yaitu  data  yang  sudah diolah masuk ke dalam kelas B karena dari tiga tetangga terdekat, ada dua yang masuk kelas B, sementara  hanya  satu  yang  masuk  kelas  A.  Akurasi  yang  dihasilkan  oleh  Algoritma  KNN  juga cukup  baik  yaitu  di  atas  80%.  Model  ini  memberikan  sensitivity  yang  lebih  baik  dalam  proses klasifikasi data.
Keywords : Algoritma, K-Nearest Neighbor (K-NN), Klasifikasi, Text Mining, Preprocessing
1. PENDAHULUAN Twitter merupakan layanan microblogging yang
memungkinkan pengguna  untuk  berkomunikasi  melalui pesan  singkat  yang  dikenal  sebagai  " tweet ,"
adalah  salah  satu  jejaring  sosial  paling populer saat ini (Muhammad Naja Maskuri, Harliana, Kadek Sukerti, 2022) Tweet dapat dilihat  oleh  siapa  saja  yang  mengunjungi profil  pengguna,  tetapi  mereka  juga  dapat disembunyikan  dari  semua  orang  kecuali
pengikut  pengguna  (Yusuf  et  al.,  2021). Dengan basis pengguna yang terus berkembang, Twitter telah menjadi alat yang ampuh untuk menyebarkan berita dan konten lainnya  dengan  cepat.  Informasi,  termasuk berita,  pemikiran,  pertanyaan,  pernyataan, dan  kritik  (baik  yang  menguntungkan maupun  yang  buruk),  dikumpulkan  dan disebarluaskan  secara  bebas  melalui  media (Wie  &  Siddik,  2022).  Analisis  sentimen memungkinkan kita untuk melihat bagaimana perasaan orang lain tentang suatu topik, yang dapat mempercepat dan
meningkatkan akurasi pengambilan keputusan  kita  sendiri  (Amrizal,  2018). Kurangnya klasifikasi tweet
adalah
penghalang utama bagi pengguna yang ingin membaca  buletin  atau  artikel  di  halaman utama Twitter. Dalam  penambangan  teks,  klasifikasi adalah aturan yang membantu
mengumpulkan  data  berdasarkan  seberapa mirip  skrip  tersebut  (Hardiyanto  &  Rozi, n.d.).  Dengan  menggunakan  kriteria  ini, Twitter dapat mengelompokkan tweet serupa bersama-sama, seperti tentang olahraga yang berbeda  (seperti  sepak  bola,  bola  voli,  dan tenis) ke dalam satu kategori. Karena buletin dan liputan Twitter diatur menurut kategori, kebiasaan  mengkategorikan tweet dapat membuat mendengarkan buletin atau laporan jauh lebih sederhana (Suharno et al., 2017).
K-Nearest Neighbor
digunakan sebagai  kriteria  kategorisasi  (KNN)  (Ghani Muttaqin  et  al.,  2020).  Salah  satu  prinsip pembelajaran  mesin,  KNN  menggunakan data pelatihan yang paling mirip dengan item yang  diklasifikasikan  untuk  menentukan kategorisasinya  (Hadi  &  Sukamto,  2020). Ada  dua  elemen  untuk  alasan  di  balik pengamatan  ini:  tujuan  yang  luas  dan  yang lebih sempit. Tujuan utamanya adalah untuk mengoptimalkan kriteria K-Nearest Neighbor untuk  mengkategorikan  pesan  di Twitter.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  teknik KNN  untuk  mengkategorikan tweet di Twitter.  Penulis  tertarik  untuk  mempelajari kategorisasi tweet di  Twitter  menggunakan pendekatan K-Nearest Neighbor karena studi yang  diselesaikannya  berdasarkan  melihat tantangan  yang  dilakukan  oleh  sarjana  lain dalam  penelitian  klasifikasi  twitter.  Bahasa pemrograman  R  akan  digunakan  untuk membangun sistem ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  melalui  beberapa tahapan  yaitu  Input  data,  tetapkan  nilai  K, Menghitung  jarak Euclidean ,  perhitungan jarak  nilai  k  terdekat  dan  penentuan klasifikasi.  Tahapan  penelitian  dapat  dilihat pada Gambar berikut :

## 2.1 KLASIFIKASI
Klasifikasi teks adalah proses penambangan teks dengan tujuan menetapkan  teks  ke  kategori  yang  paling sesuai dengan fiturnya sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan (Triyanto et al., 2021). Dengan  klasifikasi  teks  di  tangan,  itu melukiskan  gambaran  mental  dari  proses klasifikasi  arsip,  yang  merupakan  langkah penting  dalam  membuat  kontribusi  dunia nyata (Hadi & Sukamto, 2020). Naive Bayes, Artificial  Neural  Networks,  Support  Vector Machines,  Genetic  Techniques,  K-Nearest
Mulai Input Data Tetapkan nilai K Menghitung jarak Euclidean Perhitungan jarak nilai k terdekat Penentuan klasifikasi Selesai
Sebagai Klasifikasi Tweets Pada Twitter , 358-363 | 360
Neighbors, dan Fuzzy  C-means adalah contoh algoritma klasifikasi populer.

## 2.2 TEXT MINING
Text Mining adalah metode berbantuan komputer  untuk  mengekstraksi  informasi dari  dokumen;  Dokumen-dokumen  itu sendiri  biasanya  terdiri  dari  data  tekstual (Ma’rifah  et  al.,  2020).  Data  teks membutuhkan  tahapan  praprocessing  untuk mengidentifikasi dan merepresentasikan data tidak  terstruktur  menjadi  data  terstruktur sehingga mudah untuk dipahami.
Menurut  (Salahudin  et  al.,  2020) text mining memiliki beberapa tahapan praproses yaitu sebagai berikut :
1. Case  folding :  mengubah  semua karakter  huruf  menjadi  huruf  non- kapital (lower casing).
2. Remove  punctuation :  menghapus semua  karakter  tanda  baca  seperti tanda titik (.), titik dua (:), koma (,), tanda tanya (?), tanda seru (!), tanda petik (“), dan sebagainya.
3. Remove hashtag : simbol hashtag (#) dalam tweet digunakan  untuk  judul topik pembicaraan dan pengelompokan percakapan. 4. Clean number :  menghapus  angka
yang  terdapat  pada  teks  serta  angka yang  terdapat  di  depan  dan  di belakang  kata.  Penyertaan  angka  di depan atau di belakang kata menunjukkan  kata  tersebut  diulang seperti  lari2  maksudnya  larilari, namun hal tersebut tidak dibenarkan dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia sehingga perlu dihapus. 5. Remove URL: URL atau alamat web perlu  dihapus  karena  dijadikan halaman  promosi  bagi  sebagian pengguna.  URL  yang  muncul  pada tweet tidak memiliki arti.
6. Remove stopword :  menghapus  kata yang tidak mencirikan isi dari suatu dokumen  (teks)  seperti  kata  “di”, “pada”,  “oleh”,  dan  sebagainya. Proses remove stopword dilakukan setelah  dibuat  daftar stopword (stoplist). 2.3 ALGORITMA

## K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)
Salah  satu  cara  termudah  untuk menyelesaikan  masalah  klasifikasi  adalah menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  (Setiyorini  et  al.,  n.d.).  Klasifikasi teks  dan  data  adalah  aplikasi  umum  dari pendekatan  ini  (Handayani  et  al.,  2022). Mengklasifikasikan  hal-hal  menggunakan informasi  yang  secara  geografis  dekat digunakan  dalam  pendekatan  ini  (Qaiser  et al.,  2018).  Untuk  menentukan  kesenjangan antara  dua  posisi  x1  dan  x2,  kami menggunakan rumus:
𝑑𝑖𝑠 (𝑥 1, 𝑥 2 ) =   √∑ (𝑥 1𝑖 − 𝑥 2𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=0 (1)
Ket :
Jarak dalam ruang 1 dimensi ditentukan oleh variabel independen tunggal, dalam ruang 2  dimensi oleh dua, dan dalam ruang  multi-dimensi  oleh  lebih  dari  dua (Rizkya Rani et al., 2019).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut terdapat data pelanggan yang tercantum dalam tabel di bawah ini:
Tabel 1. Data Pelanggan
Age Income Class 29 350 A 51 430 B 33 290 A 24 255 A 40 410 B 45 380 B 34 390 ?
Ada enam data yang telah diberi label dan  satu  data  yang  perlu  diidentifikasi  oleh kelas  berdasarkan  informasi  yang  diberikan pada tabel di atas.
Ada 2 kelas yaitu kelas A dan kelas B
1. Nilai  usia  dan  pendapatan,  yang keduanya merupakan variabel independen,  akan  digunakan  dalam
perhitungan  jarak  karena  tidak terpengaruh oleh faktor lain.
2. Sebagai  variabel  dependen,  nilai kelas  tergantung  pada  ada  atau tidaknya faktor-faktor lain (Usia dan
Pendapatan).
Gambar 2. Grafik Data Point
Dari gambar di atas dapat dianalisa, ada sejumlah data point yang terbagi menjadi dua kelas yaitu A (biru) dan B (kuning). Misalnya ada data baru (hitam) yang akan kita prediksi kelasnya menggunakan algoritma KNN. Dari contoh di atas, nilai K yang digunakan adalah 3. Setelah dihitung jarak antara titik hitam ke masing-masing data point lainnya,
didapatkan 3 titik terdekat yang terdiri dari 2 titik  kuning  dan  satu  titik  biru  seperti  yang diilustrasikan  di  dalam  kotak  merah,  maka kelas  untuk  data  baru (titik  hitam)  adalah  B (kuning).
3.1

## ANALISIS ALGORITMA KLASIFIKASI TENTUKAN NILAI K
Jika  kelasnya  adalah  bilangan  genap, nilai  K  harus  berupa  bilangan  ganjil,  dan sebaliknya. Karena ada tepat dua kelompok, A dan B, setiap nilai K sama-sama mungkin menghasilkan  hasil  yang  sama  (karena pasangan  tetangga  terdekat  selalu  memiliki tepat dua anggota dari kelompok yang sama). Namun,  jika  Anda  memilih  nilai  ganjil  K, seperti 3 atau 5, hasilnya akan selalu menjadi total populasi yang lebih besar.
Dalam  pemrograman  R,  misalnya, nilai  K  optimal  dapat  ditentukan  dengan menjalankan serangkaian perhitungan menggunakan rentang nilai K yang mungkin (katakanlah, dari K = 2 hingga K = 10).
3.2 Hitung jarak antara data baru dan masing- masing data lainnya
Gunakan rumus yang diberikan untuk mendapatkan jarak menggunakan pendekatan Euclidean . Enam informasi perlu dihitung:
Data 1 𝑑𝑖𝑠 =   √(34 − 29) 2 + (390 − 350) 2 = 40.31
Data 2
𝑑𝑖𝑠 =   √(34 − 51) 2 +   (390 − 430) 2 = 43.46
Data 3
𝑑𝑖𝑠
=   √(34 − 33) 2 +   (390 − 290) 2 = 100.01
Data 4 𝑑𝑖𝑠 =   √(34 − 29) 2 +   (390 − 255) 2 = 135.37
Data 5 𝑑𝑖𝑠 =   √(34 − 40) 2 +   (390 − 410) 2 = 20.88
Data 6 𝑑𝑖𝑠 =   √(34 − 45) 2 +   (390 − 380) 2 = 14.87

## 3.2 AMBIL TIGA DATA DENGAN JARAK TERDEKAT
Jika  kita  memilih  jarak  terdekat  dari perhitungan  jarak  Euclidean  sebelumnya, kita mendapatkan yang berikut.
Tabel 2. Perhitungan Euclidean distance
Data  Age  Income Jarak dengan data baru 6 45 380 14.87 5 40 410 20.88 1 29 350 40.31 2 51 430 43.46 3 33 290 100.01 4 24 255 135.37
Analisa dari Tabel 2 di atas yaitu data baru tersebut masuk ke dalam kelas B karena dari  tiga  tetangga  terdekat,  ada  dua  yang
Sebagai Klasifikasi Tweets Pada Twitter , 358-363 | 362
masuk  kelas  B,  sementara  hanya  satu  yang masuk kelas A.

## 3.3 AKURASI
Setelah  dilakukan  tahap  klasifikasi menggunakan  Algoritma  KNN,  selanjutnya dilakukan pengujian dengan teknik Confision Matrix. Hasil  akurasi  dapat  dilihat  pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Model Akurasi Confision Matrix
Akurasi yang dihasilkan oleh Algoritma KNN  juga  cukup  baik  yaitu  di  atas  80%. Model ini memberikan sensitivity yang lebih baik dalam proses klasifikasi data.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  data  sebelumnya,  kita dapat  menyimpulkan  bahwa  dari  tiga tetangga  terdekat,  dua  jatuh  ke  kelas  B sementara  yang  tersisa  tetap  di  kelas  A, menempatkan  data  baru  di  kelas  B. Algoritma  KNN  menghitung  KNN  dengan menemukan  sampel  pelatihan  yang  paling dekat  dengan  sampel  uji.  Setelah  KNN dikumpulkan,  sebagian  besar  informasi digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan sampel uji.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Amrizal, V. (2018). Penerapan Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (Tf-Idf) Dan Cosine
Similarity  Pada  Sistem  Temu  Kembali Informasi  Untuk  Mengetahui  Syarah Hadits  Berbasis  Web  (Studi  Kasus: Hadits Shahih Bukhari-Muslim). Jurnal Teknik  InformatikA , 11 (2),  149–164. https://doi.org/10.15408/jti.v11i2.8623
Ghani Muttaqin, A., Auliasari, K., & Santi
Wahyuni, F. (2020). Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Penjualan Berbasis Web Pada Pt.Wika Industry Energy. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 4, Issue 2).
Hadi,  H.  P.,  &  Sukamto,  T.  S.  (2020). Klasifikasi  Jenis  Laporan  Masyarakat Dengan K-Nearest Neighbor Algorithm. JOINS (Journal of Information  System) , 5 (1),  77–85. https://doi.org/10.33633/joins.v5i1.335 5 Handayani, R. D., Fauzi Anggi, A., Wahyu, Y.,  &  Purtra,  S.  (2022).  Klasifikasi Emosi Pada Sosial Media Menggunakan  Support  Vector  Mahine dan  N-Gram. Jurnal  Riset  Teknologi Informasi  Dan  Komputer  (JURISTIK) , 2 (2), 7–10. https://doi.org/10.53863/juristik.v2i2.5 90 Hardiyanto,  B.,  &  Rozi,  F.  (n.d.). Prediksi Penjualan Sepatu Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor .
Ma’rifah, H., Prasetya Wibawa, A., & Akbar,
M. I. (2020). Sains, Aplikasi, Komputasi  dan  Teknologi  Informasi Klasifikasi  artikel  ilmiah  dengan berbagai skenario preprocessing . 2 (2), 70.
Muhammad  Naja  Maskuri,  Harliana,  Kadek Sukerti, R. M. H. B. (2022). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk  Memprediksi  Penyakit  Stroke. Jurnal  Ilmiah  Intech :  Information Technology  Journal  of  UMUS , 4 (1),
130–140.
Qaiser, S., Utara, U., Sintok, M., Kedah, M., Ramsha,  A.,  &  Analytics,  T.  (2018).
Text  Mining:  Use  of  TF-IDF  to Examine  the  Relevance  of  Words  to Documents Text Mining. In International  Journal  of  Computer Applications (Vol. 181, Issue 1).
Rizkya Rani, S., Retno Andani, S., Suhendro, D., Studi Sistem Informasi, P., & Tunas Bangsa  Pematangsiantar  Jln  Jendral Sudirman  Blok  No,  S.  A.  (2019). Nearest  Neighbor  untuk  Prediksi Kelulusan  Siswa  pada  SMK  (Sekar Rizkya Rani) | 670 .
Salahudin,  S.,  Sulistyaningsih,  T.,  &  Lutfi, M.  (2020). Analysis  of  Government
Official  Twitters  during  Covid-19 Crisis in Indonesia . https://www.researchgate.net/publicati on/342145462
Setiyorini, T., Rizky, ;, & Asmono, T. (n.d.).
Penerapan Metode K-Nearest Neighbor  Dan  Information  Gain  Pada Klasifikasi Kinerja Siswa . http://nusamandiri.ac.id
Suharno, C. F., Fauzi, M. A., & Perdana, R. S.  (2017). Klasifikasi  Teks  Bahasa
Indonesia  pada  Dokumen  Pengaduan
Sambat  Online  menggunakan  Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) dan Chi- Square (Vol.  1,  Issue  10).  http://j- ptiik.ub.ac.id Triyanto,  S.,  Sunyoto,  A.,  &  Arief,  M.  R.
(2021).  Analisis  Klasifikasi  Bencana
Banjir  Berdasarkan  Curah  Hujan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering , 5 (Desember),  109–117.  https://scikit-
learn.org/,
Wie, J. V., & Siddik, M. (2022).  Penerapan
Metode Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Tingkat Obesitas Pada Pria. JOISIE  Journal  Of  Information System  And  Informatics  Engineering ,
6 (Desember), 69–77. https://www.kaggle.com/, Yusuf,  M.,  Rangkuti,  R.,  Alfansyuri,  V., Gunawan, W., Informatika, T., Komputer,  I.,  &  Mercu  Buana,  U.
(2021). Penerapan Algoritma K- Nearest Neighbor (Knn) Dalam Memprediksi Dan Menghitung Tingkat Akurasi Data Cuaca Di Indonesia . 2 (2).