## Penerapan Algoritma KNN Pada Analisis Sentimen Review Aplikasi Peduli Lindungi
Puji Astuti 1 , Nuzuliarini Nuris 2
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98 Senen, Jakarta Pusat-10420, Indonesia
e-mail: 1 Puji.pat@nusamandiri.ac.id , 2 Nuzuliarini.nzn@bsi.ac.id
Artikel Info : Diterima : 13-06-2022 | Direvisi : 21-07-2022 | Disetujui : 27-07-2022
Abstrak - Covid-19 membuat seluruh Indonesia bahkan seluruh Dunia  menjadi  negara  yang  mati akibat virus sars covid-19. Pemerintah Indonesia mengupayakan segala hal demi masyarakat agar terhindar dari wabah virus sars  covid-19  ini.  Membangun  sebuah  aplikasi  pemerintahan  Indonesia  yang  digunakan  sebagai  wadah  dalam perjalanan,  deteksi  terjangkitnya  virus  covid-19  bahkan  terdeteksi  sertifikat  vaksinasi  yang  diselenggarakan serentak  oleh  Pemerintah  Indonesia.  Aplikasi  PeduliLindungi  yang  diunduh  melalui  aplikasi  play  store  yang memberikan opini dari berbagai individu masyarakat. Opini tersebut penulis rangkum untuk melakukan penelitian dengan pengklasifikasian teks review , dimana jumlah data yang dirangkum sebanyak 200 data review , terdiri dari 100  data review positif  dan  100  data review negatif,  dimana  sentiment  tersebut  berhubungan  dengan  kalimat: bagus,  cepat,  kecewa,  bodoh,  tidak  layak.  Melakukan  klasifikasi  dengan  metode K-Nearest  Neighbor terbukti bahwa dengan  metode ini  mendapatkan klasifikasi  nilai akurasi  baik dimana  nilai akurasi  yang didapat sebesar 81,72% dengan AUC 0.856, pengelompokan nilai AUC 0,856 termasuk kedalam kelompok Good Classification , sehingga  dalam  hal  ini  metode K-Nearest  Neighbor mampu  menganalisa  sentiment  review  aplikasi PeduliLindungi. Tujuan dari penelitian yaitu untuk melihat apakah dengan dataset sebanyak 200 data review yang terdiri data positif dan data negatif memiliki nilai akurasi yang baik dalam pengklasifikasian data.
Kata Kunci : Sentimen Analis, K-Nearest Neighbor,Peduli Lindungi
Abstracts - Covid-19 made all of Indonesia and even the whole world a country that died from the sars covid-19 virus. The Indonesian government is trying everything for the sake of the community to avoid the outbreak of the sars covid-19 virus. Building an Indonesian government application that is used as a container on the way, the detection  of  the  covid-19  virus  was  even  detected  by  a  vaccination  certificate  held  simultaneously  by  the Indonesian government. The Pedulilindung application downloaded through the play store provides opinions from various individuals of the community. The author summarizes the Opinin to conduct research on classifying the text of the review, where the amount of data summarized as much as 200 reviews, consisting of 100 positive review data and 100 negative review data, where the sentiment is related to the sentence : good, fast, disappointed, stupid, not worth it. Doing classification with K-Nearest Neighbor method is proven that with this method to get a good accuracy value classification where the accuracy value obtained by 81.72% with AUC 0.856, grouping AUC value 0.856 included into the Good Classification group, so in this case the K-NN method is able to analyze sentiment review PeduliLindungi application.
Keywords : Sentiment analysis, K-nearest neighbor, Peduli Lindungi

## PENDAHULUAN
PeduliLindungi  merupakan  aplikasi  yang  sudah  dibuat  untuk  membantu  pemerintah  dalam  melacak penyebaran Covid-19. Aplikasi peduliLindungi berperan di masyarakat untuk membagikan data lokasi dimana kita singgah serta riwayat vaksin dan penelusuran kontak dengan penderita covid-19 dilakukan ( https://www.pedulilindungi.id/ ). Dalam mendapatkan informasi pada  internet kita dapat menyalurkan pendapat dari  aplikasi  PeduliLindunngi.  Pendapat  yang  diberikan  bisa  dalam  bentuk  pendapat  positif  maupun  pendapat negative.  Banyaknya  informasi  mengenai  saran  yang  ada  dimeida  online  kita  dapat  memanfaatkan  data-data tersebut untuk diolah hingga mendapatkan pengetahuan yang baru.
1 Program Studi Informatika, Fakultas Tekn ologi Informasi , Universitas Nusa Mandiri Jl. Jatiwaringin No. 2, Cipinang Melayu, Makasar, Jakarta Timur-13620, Indonesia
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Text  Mining  dimanfaatkan  untuk  pengelolahan  dokumen  yang  bermanfaat  dari  berbagai  data  dimana sumber  datanya  yaitu  berbentuk  teks,  yang  memiliki  format  tidak  terstruktur  (Doloksaribu  &  Samuel,  2022). Tahapan  pada  text  mining  dalam  preprocessing  data  bertujuan  untuk  mencari  kata  yang  mewakilkan  isi  dari dokumen sehingga mampu melakukan analisis terhubung antar dokumen (Gata, 2017).
Pada metode KNN text mining yaitu tujuannya untuk mendapatkan nilai pada teks, dimana pada text mining kali ini adalah classification (Sahara & Permana, 2019).
Analis sentiment yaitu teknik untuk mengesktrak data teks dalam mendapatkan informasi tentang sebuah sentiment  bernilai  positif,  ataupun  negatif  (F.  V.  Sari  &  Wibowo,  2019).  Analisis  sentimen  diperlukan  dalam pengambilan keputusan yang terbaik. Klasifikasi sentimentil tujuannya untuk mengatasi masalah dengan otomatis mengklasifikasi ulasan-ulasan pengguna menjadi pendapat yang positif maupun pendapat yang negatif (Indrayuni, 2017). Analisis sentimen dapat memahami serta mengolah tekstual data secara otomatis untuk melihat sentiment yang terkandung dalam sebuah opini (Doloksaribu & Samuel, 2022). Penelitian terdahulu dengan judul analisis sentiment aplikasi peduli lindungi dengan algoritma Support Vector Machine dengan nilai akurasi sebesar 89,05% dan dengan Naïve Bayes dengan nilai akurasi sebesar 83,25% (Doloksaribu & Samuel, 2022).
Terdapat  penelitian  terdahulu  dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dimana  review dengan Bahasa Indonesia pada review objek wisata dunia fantasi (R. Sari, 2020).
Pada penelitian sebelumnya tentang text mining sentiment review restoran menggunakan algoritma K- Nearest-Neighbor (KNN) mendapatkan akurasi sebesar 93% berdasarkan opini dari pribadi konsumen yang datang ke restoran (Indrayuni, 2017). K- Nearest Neighbor (K-NN) termasuk kedalam kelompok instance-based learning , dimana algoritma ini juga merupakan proses lazy learning (Cahyanti, Rahmayani, & Husniar, 2020). Dimana K- NN dilakukan  untuk  memecahkan  kelompok k objek dalam data training  yang paling dekat dengan objek pada data testing. Pada penelitian tentang review agent travel dengan metode K-NN mendapatkan nilai akurasi 87,00% dan AUC 0,916 sehingga kelompok AUC berada pada tahap klasifikasi Excelent dan menyatakan bahwa K-NN dalam pengklasifikasian memiliki hasil yang akurat dan ulasan perjalanan agen trabvel (Ernawati & Wati, 2018).
Penelitian  yang  berujul  analisis  sentiment  review  terhadap  aplikasi  PeduliLindungi  menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor yang  tujuannya  untuk  mengetahui  nilai  akurasi  yang  didapatkan.  Dari  beberapa penelitian text  mining dengan  metode  K -Nearest  Neighbor (K-NN)  termasuk  kedalam  pengklasifikasian  yang mempunyai nilai akurasi tinggi dengan algoritma tetangga atau teman terdekat untuk klasifikasi data review.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan yaitu eksperimen dengan tahapan sebagai berikut :
1. Pengumpulan Data
Peneliti  mengambil data dari situs play  sore review aplikasi  PeduliLindungi. Data diambil terdiri dari 100 review positif dan 100 review negative.
2. Pengolahan Awal Data Preprocessing pada dataset yang dilakukan yaitu :
a. Tokenize
Tokenize merupakan tahap preprocessing untuk menghapus tanda baca ataupun simbol yang bukan angka.
b. Filter Stopword
Pada tahap filter stopword menghapus kata yang tidak memiliki makna seperti “di, yang, ke, di”.
3. Metode yang diusulkan
Pada penelitian ini, metode yang digunakan yaitu metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengetahui nilai  akurasi  yang  dihasilkan.  Metode  K-NN  memiliki  beberapa  keunggulan,  diantaranya  pelatihan sederhana, cepat, mudah dipahami, dan efekif apabila ukuran data terlalu besar (Cahyanti et al., 2020).
4. Eksperimen dan Pengujian Metode Pada  penelitian  ini  penggunaan  aplikasi  dalam  perhitungan  nilai  akurasi  yaitu software RapidMiner dalam proses pengelolahan data.
5. Evaluasi dan Validasi Hasil Penelitian ini dilakukan dengann menggunakan fold cross validation . Akurasi diukur dengan Confusion Matrix. Kurva ROC digunakan untuk mengukur nilai AUC. Dimana cross validation adalah action yang dilakukan dalam mencari akurasi dari masing-masing metode dengan membagi data training dan data testing (Puspita & Widodo, 2021). Cara kerja dari algoritma K-NN yaiut data yang diuji diklasifikasikan berdasarkan keanggotaan terdekat yang terbanyak dari data uji (Novita, Harsani, & Qur’ania, 2018)
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber: Penelitian (2022)
Gambar 1.1 Alur Metode Penelitian K-NN

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data review aplikasi pedulilindungi dari link aplikasi play store, data  sebanyak dari 100 review positif dan 100 review negative.
Dibawah ini adalah contoh review positif dan review negative dari review aplikasi pedulilindungi :
1. Review Positif
Mohon  di  perbaiki,  saya  login  di  apk  ini,  sesuai  identitas  ktp  dan  sudah  vaksin  2  kali,  tapi  di  keterangan sertivikat vaksin saya nama orang lain yang muncul, gmna saya bisa melakukan perjalanan ke luar kota kalo apknya bermasalah kek bgni. Sedangkan semua di lihat dari apk ini. Trimakasih. Mohon segera di perbaiki, jika trus bgni saya merasa tidak puas atas pelayann dari apk ini, padahal data yang digunakan tdk sembarangn namun ada yang bermasalah dari data saya sendiri Mohon di PERBAIKI
2. Review Negatif
Aplikasi goblog, gabisa lihat sertifikat nya ajg, mana minggu depan mau keluar kora lagi, gimana si bikin aplikasi gaguna gini, fungsi nya apaaa coba ajg gabisa lihat sertif vaksin???????????????????????????? minta akses lokasi tapi gak kasi sertif blokk????. Sudah 2 bulan berlalu, sertifikat belum muncul, ini menghambat banget goblokkkkkkk, mau keluarkota juga.
B. Pengolahan Data Awal
K dalam  K-NN  merupakan variabel  jumlah teman terdekat yang akan digunakan dalam proses klasifikasi (Indrayanti, Sugianti, & Al Karomi, 2017). Pengolahan data awal harus diproses dengan melakukan seleksi data  yang  terdiri  dari  pembersihan  data,  transformasi  data  dalam  bentuk  yang  diinginkan.  Data  review disimpan  kedalam  notepad  dengan  100  data  review  positif  dan  100  data  negatif.  Kemudian  dimasukan kedalam aplikasi Rapidminer dengan menginput file notepad kedalam aplikasi Rapidminer.
C. Metode yang Diusulkan
Setelah  mengumpulkan  dan  mengolah  data  tahap  selanjutnya  yaitu  menentukan  metode,  metode  yang digunakan  yaitu  metode K-Nearest  Neighbor. Dimana data terbagi  menjadi data training dan data testing. Algoritman merupakan awal penelitian ini akan membandingkan hasil akurasi dari algoritma KNN dengan nilai K = 1 sampai  dengan K =20. Hasil yang didapat dengan nilai algoritman K yang paling optimal yaitu penggunaan K-NN dengan nilai akurasi tertinggi.
D. Eksperimen dan Pengujian Metode
Tahap awal dalam melakukan proses klasifikasi yaitu :
1. Tokenizing
Tabel 1. Tokenizing Teks Sebelum di Tokenization Teks Sesudah di Tokenization
Mohon  di  perbaiki,  saya  login  di  apk  ini,  sesuai identitas  ktp  dan  sudah  vaksin  2  kali,  tapi  di keterangan  sertivikat  vaksin  saya  nama  orang  lain
Mohon di perbaiki saya login di apk ini sesuai identitas ktp dan sudah vaksin kali tapi di keterangan sertivikat vaksin saya nama orang lain yang muncul gmna saya
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
yang  muncul,  gmna  saya  bisa  melakukan  perjalanan ke  luar  kota  kalo  apknya  bermasalah  kek  bgni. Sedangkan  semua  di  lihat  dari  apk  ini.  Trimakasih. Mohon segera di perbaiki, jika trus bgni saya merasa tidak  puas  atas  pelayann  dari  apk  ini,  padahal  data yang  digunakan  tdk  sembarangn  namun  ada  yang bermasalah  dari  data  saya  sendiri  Mohon  di PERBAIKI
bisa  melakukan  perjalanan  ke  luar  kota  kalo  apknya bermasalah  kek  bgni  Sedangkan  semua  di  lihat  dari apk ini Trimakasih Mohon segera di perbaiki jika trus bgni saya merasa tidak puas atas pelayann dari apk ini padahal data yang digunakan tdk sembarangn namun ada yang bermasalah dari data saya sendiri Mohon di PERBAIKI
Sumber : Peneliti (2022)
2. Stemp ( Snowball )
Tabel 2. Stemp ( Snowball )
Teks Sebelum di Stemp ( Snowball ) Teks Sesudah di Stemp ( Snowball ) Mohon  di  perbaiki,  saya  login  di  apk  ini,  sesuai identitas  ktp  dan  sudah  vaksin  2  kali,  tapi  di keterangan  sertivikat  vaksin  saya  nama  orang  lain yang  muncul,  gmna  saya  bisa  melakukan  perjalanan ke  luar  kota  kalo  apknya  bermasalah  kek  bgni. Sedangkan  semua  di  lihat  dari  apk  ini.  Trimakasih. Mohon segera di perbaiki, jika trus bgni saya merasa tidak  puas  atas  pelayann  dari  apk  ini,  padahal  data yang  digunakan  tdk  sembarangn  namun  ada  yang bermasalah  dari  data  saya  sendiri  Mohon  di PERBAIKI
Mohon  di  perbaiki  saya  login  apk  ini  sudah  sesuai identitas  ktp  dan  sudah  vaksin  tapi  di  keterangan sertivikat  vaksin  saya  nama  orang  lain  yang  muncul gmna  saya  bisa  melakukan  perjalanan  ke  luar  kota kalo  apknya  bermasalah  kek  bgni  Sedangkan  semua dilihat  dari  apk  ini  Trimakasih  Mohon  segera diperbaiki  jika  trus  bgni  saya  merasa  tidak  puas  atas pelayann dari apk ini padahal data yang digunakan tdk sembarangn  namun  ada  yang  bermasalah  dari  data saya sendiri Mohon di PERBAIKI
Sumber : Peneliti (2022)
3. Filter Stopwords (English)
Tabel 3. Filter Stopwords (English) Teks Sebelum di Filter Stopwords (English)
Teks Sesudah di Filter Stopwords (English) Mohon  di  perbaiki,  saya  login  di  apk  ini,  sesuai identitas  ktp  dan  sudah  vaksin  2  kali,  tapi  di keterangan  sertivikat  vaksin  saya  nama  orang  lain yang  muncul,  gmna  saya  bisa  melakukan  perjalanan ke  luar  kota  kalo  apknya  bermasalah  kek  bgni. Sedangkan  semua  di  lihat  dari  apk  ini.  Trimakasih. Mohon segera di perbaiki, jika trus bgni saya merasa tidak  puas  atas  pelayann  dari  apk  ini,  padahal  data yang  digunakan  tdk  sembarangn  namun  ada  yang bermasalah  dari  data  saya  sendiri  Mohon  di PERBAIKI
mohon di perbaiki saya login di apk ini sesuai identita ktp dan sudah vaksin kali tapi di keterangan sertivikat vaksin saya nama orang lain yang muncul gmna saya bisa  melakukan  perjalanan  ke  luar  kota  kalo  apknya bermasalah  kek  bgni  sedangkan  semua  di  lihat  dari apk ini trimakasih mohon segera di perbaiki jika trus bgni  saya  merasa tidak pua ata pelayann dari apk ini padah  data  yang  digunakan  tdk  sembarangn  namun ada yang bermasalah dari data saya sendiri mohon di perbaiki
Sumber : Peneliti (2022)
Penelitian ini menggunakan metode K- Nearest Neighbor dimana menggunakan 200 data review. Disamping itu peneliti juga menggunakan 10-fold cross validation dalam pengujian model, yang mana akan terbentuk secara acak. Pada dasarnya 10-fold cross validation yaitu 1:9, terbagi antara 1 terbagi untuk testing dan 9 untuk training. Dibawah ini adalah tampilan dari pemrosesan data :
Sumber : Peneliti (2022)
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber : Peneliti (2022)
Gambar 2. Proses Pemrosesan Klasifikasi Data
Sumber : Peneliti (2022)
Gambar 3. Proses Pemasukan Metode K-NN
Dibawah ini adalah tabel eksperimen dalam merubah nilai K :
Tabel 4. Eksperimen dengan Perubahan Nilai K
K Accuracy  AUC 1 72,55% 0,500 3 75,61% 0,825 5 79,63% 0,858 7 78,11% 0,831 10 79,71% 0,860 13 80,74% 0,858 15 80,21% 0,853 17 79,68% 0,858 20 81,74% 0,861
Sumber : Peneliti (2022)
Berdasarkan dari tabel diatas dengan merubah nilai K, maka hasil accuracy tertinggi berada di posisi K=20 dengan nilai accuracy yaitu 81,74% dan nilai AUC 0,861.
Tabel 5. Hasil accuracy menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Accuracy : 81,74% +/- 5,39% (micro average : 81,73%) True data_negatif  True data_positif  Class precision Pred. data_negatif 96 32 75.00% Pred. data_positif 4 65 94.20% Class recall 96.00% 67.01% Sumber : Peneliti (2022)
Nilai Accuracy dari confusion matrix tersebut yaitu : Accuracy =             (TN + TP) (TN + FN + TP + FP) Accuracy = 96 + 65 96 + 4 + 65 + 32 Accuracy = 161 = 0,81 = 81%
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## Sumber : Peneliti (2022)
Gambar 4. Grafik AUC dengan Metode K-Nearest Neighbor
AUC atau Area Under Curve yang didapat yaitu 0,861 dimana klasifikasi keakuratan dalam penelitian ini masuk kedalam kelompok Good Classification.
Klasifikasi keakuratan diagnose menggunakan AUC (Gorunescu, 2011) yaitu :
1. 0.90-1.00 = Excellent Classification.
2. 0.80-0.90 = Good Classification.
3. 0.70-0.80 = Fair Classification.
4. 0.60-0.70 = Poor Classification.
5. 0.50-0.60 = Failure.

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  klasifikasi  teks  review  aplikasi  PeduliLindungi  menggunakan  metode  K- Nearest Neighbor , dimana peneliti menggunakan 200 data review , yang terdiri dari 100 review data positif dan 100 review data negative, dimana sentiment tersebut berhubungan dengan kalimat : bagus, cepat, kecewa, bodoh, tidak layak. Nilai akurasi yang didapat dengan merubah nilai K menjadi K=20 nilai akurasi sebesar 81,74% dan nilai AUC sebesar 0,861 dimana termasuk kedalam Good Classification. Untuk meningkatkan nilai akurasinya, maka  diperlukan  data  mungkin  agak  lebih  banyak.  Selain  itu,  dapat  dilakukan  untuk  penelitian  lanjutan  untuk melakukan prediksi dengan algoritma yang lainnya seperti SVM, decision tree dan lain sebagainya.

## REFERENSI
Cahyanti,  D.,  Rahmayani,  A.,  &  Husniar,  S.  A.  (2020).  Analisis  performa  metode  Knn  pada  Dataset  pasien pengidap Kanker Payudara. Indonesian Journal of Data and Science , 1 (2), 39–43. https://doi.org/10.33096/ijodas.v1i2.13
Doloksaribu, H. P., & Samuel, Y. T. (2022). Komparasi Algoritma Data Mining Untuk Analisis Sentimen Aplikasi Pedulilindungi. Jurnal  Teknologi  Informasi:  Jurnal  Keilmuan  Dan  Aplikasi  Bidang  Teknik  Informatika , 16 (1), 1–11.
Ernawati, S., & Wati, R. (2018). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Review Agen Travel. Jurnal Khatulistiwa Informatika , 6 (1), 64–69.
Gata, W. (2017). Akurasi Text Mining Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour pada Data Content Berita SMS, 6 , 1–13.
Gorunescu, F. (2011). Data Mining : Concepts, Models and Techniques.
Indrayanti,  Sugianti,  D.,  &  Al  Karomi,  M.  A.  (2017).  Optimasi  Parameter  K  Pada  Algoritman  K-Nearest Neighbour Untuk Kkasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus, 823–829.
Indrayuni, E. (2017). Text Mining dalam Analisis Sentimen Review Restoran, III (2), 109–114.
Novita, S., Harsani, P., & Qur’ania, A. (2018). Penerapan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Klasifikasi Anggrek Berdasarkan Karakter Morfologi Daun dan Bunga. Komputasi , 15 (1), 118–125.
Puspita,  R.,  &  Widodo,  A.  (2021).  Perbandingan  Metode  KNN  ,  Decision  Tree  ,  dan  Naïve  Bayes  Terhadap Analisis Sentimen Pengguna Layanan BPJS, 5 (4), 646–654.
Sahara, S., & Permana, R. A. (2019). Methode K-Nn for Analys Sentiment Review Kids Apps. JST (Jurnal Sains Dan Teknologi) , 8 (2), 127–137. https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v8i2.21240
Sari, F. V., & Wibowo, A. (2019). Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd.Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi. Jurnal SIMETRIS , 10 (2), 681–686.
Sari, R. (2020). Analisis Sentimen Pada Review Objek Wisata Dunia Fantasi Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-Nn). EVOLUSI : Jurnal Sains Dan Manajemen , 8 (1), 10–17. https://doi.org/10.31294/evolusi.v8i1.7371