## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 202−212 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4054

## Klasifikasi Sentimen Masyarakat Di Twitter Terhadap Prabowo
Subianto Sebagai Bakal Calon Presiden 2024 Menggunakan M-KNN
Abdul Halim * , Yusra, Muhammad Fikry, Muhammad Irsyad, Elvia Budianita
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru
Panam, Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 1,* 11950113404@students.uin-suska.ac.id, 2 yusra@uin-suska.ac.id, 3,* muhammad.fikry@uin-suska.ac.id, irsyadtech@uin-suska.ac.id, elvia.budianita@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950113404@students.uin-suska.ac.id Submitted: 09/08/2023; Accepted: 23/10/2023; Published: 26/10/2023
Abstrak −Pemilihan presiden diadakan setiap lima tahun sekali dan setiap calon presiden akan mendapatkan dukungan dari beberapa partai politik untuk maju dalam pencalonan dalam pemilihan tersebut. Dalam sistem multi partai, jumlah partai peserta pemilu sangatlah banyak, sehingga perspektif pemilih terhadap para aktor politik, termasuk calon presiden  yang akan  maju dalam pemilu tahun 2024, menjadi beragam. Hasil survei dari Polling Indonesia (SPIN) yang dilakukan pada tanggal 7 hingga 16  Oktober  2022  menunjukkan  bahwa  Prabowo  Subianto  memiliki  elektabilitas  tertinggi  dengan  skor  31,6%,  berdasarkan survei  kepemimpinan  nasional.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pengujian  dengan  mengklasifikasikan  data  tweet  dari masyarakat yang dikumpulkan di aplikasi Twitter dari bulan Januari hingga Desember 2022 menggunakan metode Modified k-Nearest  Neighbor  untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat  terkait  pemilihan  yang  akan  datang.  Data  yang  dikumpulkan sebanyak 2.100 data dengan kategori positif dan negatif yang terkait dengan "Calon Presiden" dan "Prabowo Subianto" serta pelaksanaan  klasifikasi  Modified  k-Nearest  Neighbor  dilakukan  menggunakan  Google  Colab.  Berdasarkan  hasil  pengujian confusion matrix dari klasifikasi Modified k-Nearest Neighbor dengan tiga perbandingan yang dilakukan (yaitu perbandingan 70%:30%, 80%:20% dan 90%:10%) dan menggunakan k = 3, 5, 7, 9, 11, saat uji coba perbandingan 90:10 pada K=3 didapatkan hasil akurasi tertinggi dengan nilai 93,3%.
Kata Kunci: Klasifikasi; Modified k-Nearest Neighbor; Prabowo Subianto; Sentimen; Twitter; Calon Presiden
Abstract −Presidential elections are held every five years and each presidential candidate will get support from several political parties to run for candidacy in the election. In a multi-party system, the number of parties participating in the election is very large, so that the perspectives  of  voters on political actors, including presidential  candidates  who  will advance  in the 2024 elections,  are  varied.  The  survey  results  from  Polling  Indonesia  (SPIN)  conducted  from  7  to  16  October  2022  show  that Prabowo Subianto has the highest electability with a score of 31.6%, based on a national leadership survey. In this study, a test was carried out by classifying tweet data from the public collected on the Twitter application from January to December 2022 using the Modified k-Nearest Neighbor method to analyze public sentiment regarding the upcoming election. Data collected as many as 2,100 data with positive and negative categories related to "Presidential Candidate" and "Prabowo Subianto" and the implementation of the Modified k-Nearest Neighbor classification was carried out using Google Colab. Based on the results of the confusion matrix test from the Modified k-Nearest Neighbor classification with three comparisons made (ie comparisons 70%:30%, 80%:20% dan 90%:10%) and using K=3, 5, 7, 9, 11 when testing a comparison of 90:10 at K=3 the highest accuracy results were obtained with a value of 93,3%.
Keywords : Classification; Modified k-Nearest Neighbor; Prabowo Subianto; Sentiment; Twitter; Presidential Candidate

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII), diperkirakan jumlah pengguna internet di Indonesia akan mencapai 210,03 juta orang selama periode 2021 hingga 2022[1].  Tingginya  jumlah  pengguna  internet  di  indoensia  dari  tahun  ke  tahun  yang  membuat  dunia  internet menjadi  salah  satu  komoditas  informasi  yang  sangat  efektif.  Berdasarkan  pengamatan  We  Are  Social  di  bulan Januari 2022, jumlah pengguna aktif media sosial di Indonesia mencapai 191 juta orang, merupakan peningkatan sebesar  12,35%  daripada  tahun  sebelumnya  yang  berjumlah  170  juta orang[2].  Dengan  melihat tren  yang  ada, dapat diketahui bahwa jumlah pengguna media sosial di Indonesia terus mengalami peningkatan setiap tahunnya, cenderung meningkat dari tahun 2014 hingga 2022 dengan pertumbuhan tidak selalu stabil. Banyak media sosial yang sering digunakan oleh masyarakat, salah satunya Twitter. Pada tahun 2022, diperkirakan pengguna layanan Twitter di Indonesia mengalami peningkatan 18,45 juta pengguna, jumlah ini sebanding dengan 4,23% pengguna Twitter di seluruh dunia yang diperkirakan akan mencapai 436 juta pengguna[3].
Pemilihan  presiden  diadakan  setiap  5  tahun  sekali.  Setiap  calon  presiden  akan  didukung  oleh  beberapa partai untuk maju dalam pemilihan. Penggunaan sistem multi partai dalam pemilu mengakibatkan adanya banyak partai  yang  berpartisipasi,  sehingga  perspektif  pemilih  terhadap  para  aktor  politik  menjadi  sangat  beragam, termasuk  para  calon  presiden  yang  akan  maju  dalam  pilpres  2024.  Semua  calon  presiden  akan  berusaha  untuk memikat hati para pemilih dengan cara yang berbeda-beda, karena tentu saja mereka memiliki pendekatan dan visi yang  berbeda antara satu calon presiden dengan calon presiden  lainnya. Berdasarkan hasil Survei  Opini Publik Indonesia pada 7 sampai 16 Oktober 2022, Prabowo Subianto menempati posisi elektoral tertinggi dengan skor 31,6%,  merupakan  Survei  Kepemimpinan  Nasional  yang  melibatkan  1.230  responden  dari  34  provinsi  di Indonesia[4]. Prabowo subianto juga banyak diperbincangkan di Twitter karna bakal calon pilpres 2024. Menurut

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 202−212 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4054
data  media  Liputan  Enam  tanggal  7  juli  2022,  akun  Twitter  Prabowo  Subianto  diikuti  sebanyak  4,5  juta pengikut[5].
Klasifikasi sentimen merupakan salah satu teknik dalam analisis teks atau pemrosesan bahasa alami yang digunakan  untuk  mengekstrak  informasi  tentang  sikap  atau  pandangan  seseorang  terhadap  suatu  isu  atau kejadian[6]. Tujuan utama dari klasifikasi sentimen adalah untuk mengelompokkan polaritas atau sentimen dari teks menjadi beberapa kategori, seperti positif atau negatif. Pada penelitian ini akan dilakukan dengan algoritma Modified  k-Nearest  Neighbor  (Mk-NN).  Modified  k-Nearest  Neighbor  adalah  salah  satu  algoritma  pada  text mining  hasil  dari  modifikasi  lebih  baik  dari  algoritma  awalnya  yaitu  k-Nearest  Neighbour  (k-NN).    Metode algoritma  Mk-NN  menggabungkan  2  proses  klasifikasi  baru  untuk  mengitung  sebuah  nilai  validitas  antar  data training dan menghitung bobot masing-masing tetangga yaitu perhitungan weight voting[7]. Kombinasi dari kedua proses klasifikasi baru ini membantu meningkatkan akurasi dan kualitas klasifikasi dalam metode Mk-NN yang mempertimbangkan  validitas  antar  data  training  dan  pembobotan  tetangga  terdekat  untuk  memberikan  hasil analisis yang lebih baik.
Penelitian terkait oleh Imaning Dyah Larasati, Ahmad Afif S, dan M Tanzil Furqon, Tahun 2019 tentang Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Prestasi Akademik dengan algoritma Modified k-Nearest Neighbour (Mk-NN),  menggunakan  data  alumni  akademik  FILKOM  sejumlah  200.  Data  tersebut  kemudian ditransformasikan pada IPK semester, sks dan kelulusan 1-5. Penelitian ini membandingkan akurasi metode Mk- NN  dan  k-NN  pada  saat  k=5  akurasi  pengujian  nilai  k  dengan  pengujian  jumlah  data  latih  didapatkan  tingkat akurasi  tertinggi  masing-masing  mencapai  85,25%  untuk  Mk-NN  dan  84%  untuk  k-NN[8].  Pada  penelitian lainnya,  Muhammad  Anas  Ziaulhaq  juga  melakukan  penelitian  pada  tahun  2022,  melakukan  analisis  terhadap sentimen masyarakat di Twitter tentang pembelajaran online akibat covid-19 menggunakan metode Modified k- Nearest Neighbor yang dimodifikasi dengan diperoleh data 1000, 700, 500, 300 dan 100, hasil pengujian k=7 data hingga 300 dengan akurasi maksimal 87%, presisi dengan maksimal k=7 data hingga 300 pada 100%, dan k=3 data  hingga  100  dengan  recall  100%[9].  Penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  kinerja  metode  Modified  K- Nearest Neighbor bekerja sangat baik.
Berdasarkan  temuan  tersebut,  menggunakan  metode  Modified  k-Nearest  Neighbor  (Mk-NN)  hasil pengembangan dari k-NN yang digunakan dalam klasifikasi sentimen publik di media sosial Twitter. Penelitian ini fokus pada data sebanyak 2100 yang terkait dengan Prabowo Subianto sebagai calon presiden 2024. Penelitian ini dimulai dari mengumpulkan data mentah dari Twitter, pelabelan data, pemrosesan data teks (preprocessing), klasifikasi  sentimen,  pembobotan  kata  serta  menseleksi  fitur  dan  pengujian  menggunakan  confusion  matrix. Metode ini  mengadopsi pendekatan tetangga terdekat (k) dalam  Klasifikasi Opini  Masyarakat di Twitter untuk Pencalonan Presiden Prabowo Subianto pada tahun 2024.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian akan dilakukan menurut proses yang ditampilkan gambar 1.
Gambar 1. Proses awal dan akhir penelitian Mk-NN

## 2.1 Data
Pengumpulan informasi dilakukan bertujuan untuk mendapatkan sebuah data yang digunakan untuk tercapainya tujuan dari riset. Informasi dari sosial media ataupun social media mining jadi salah satu metode untuk mengenali tingkatan partisipasi dari pengguna[10]. Data diperoleh melalui Twitter API yang terkait dengan "Calon Presiden" dan "Prabowo Subianto". Peneliti mengambil data tweet dari pengguna yang terjadi antara tanggal 29 November

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 202−212 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4054
2022  hingga  03  Januari  2023.  Total  data  yang  diambil  sebanyak  2100  tweet  yang  akan  diimbangi  antara  kelas Positif dan kelas Negatif untuk mencapai akurasi klasifikasi yang optimal.

## 2.2 Pelabelan Data
Data  dilabelkan  secara  manual  menggunakan  bantuan  Dosen  Bahasa  Indonesia  UIN  SUSKA  RIAU.  Pelabelan yang dilakukan adalah label kelas pada data dengan jumlah data 1050 untuk setiap kelas yaitu positif dan negatif.

## 2.3 Tahapan Text Processing
Pre-processing atau pemrosesan data mentah adalah proses yang digunakan untuk memproses data mentah menjadi data yang terstruktur, sehingga data yang diubah dapat digunakan untuk melakukan analisis informasi[11]. Proses pre-processing  ini  membantu  dalam  mengoptimalkan  data  agar  lebih  siap  digunakan  untuk  analisis  informasi selanjutnya, gambar 2 menampilkan alur proses Text Processing.

## Gambar 2. Text Processing

## 2.4 Pembobotan
Pembobotan  adalah  sebuah  proses  untuk  membobotkan  sebuah  kata  (term)  pada  suatu  dokumen  berdasarkan frekuensi  kemunculan  kata  tersebut.  Bobot  ini  mencerminkan  tingkat  pentingnya  suatu  kata  dalam  dokumen tersebut,  sehingga  kata-kata  yang  muncul  lebih  sering  akan  diberi  bobot  yang  lebih  tinggi.  Pembobotan  juga memperhitungkan  seberapa  umum  suatu  term  dalam  seluruh  dokumen,  dengan  menggunakan  konsep  Inverse Document  Frequency  (IDF).  Pada  tahap  awal  pembobotan,  dilakukan  perhitungan  nilai  Term  Frequency  (TF), yang mengacu pada jumlah kemunculan suatu kata dalam dokumen tersebut. Pada langkah berikutnya, dihitung nilai Inverse Document Frequency (IDF) yang berperan dalam mengurangi bobot kata-kata yang muncul secara umum di semua dokumen[12]. Dengan menggabungkan nilai TF dan IDF, dapat diperoleh bobot akhir suatu term dalam  dokumen.  Bobot  ini  membantu  dalam  menggambarkan  seberapa  pentingnya  suatu  term  dalam  konteks dokumen tersebut, serta membantu dalam analisis informasi dan klasifikasi dokumen, perhitungan TF-IDF pada persamaan berikut:
W i,j = n i,j ∑ n j,i p j=1 log 2 D d j (1)
Keterangan: W i,j = pembobotan tf-idf kata (term) ke-j pada dokumen ke-i n i,j = jumlah kemunculan kata (term) ke-j pada dokumen ke-i P            = jumlah kata (term) yang terbentuk ∑ n j,i p j=1 = jumlah total kemunculan semua kata (term) dalam dokumen ke-i D           = jumlah seluruh dokumen d j = jumlah dokumen yang mengarah kata (term) ke-j

## 2.5 Seleksi Fitur Threshold
Setiap fitur setelah pembobotan akan diseleksi dengan proses pemilihan fitur yang relevan dan penghapusan fitur tersebut  yang  redundan  atau  tidak  relevan  dalam  analisis  data.  Dalam  metode  ini,  digunakan  sebuah  threshold (batas)  yang  menentukan  bobot  minimum  yang  harus  dimiliki  oleh  suatu  fitur  agar  dianggap  relevan  dan dipertahankan[13]. Menerapkan threshold, fitur-fitur yang memiliki bobot atau nilai di bawah batas tersebut akan dihapus dari data, sehingga hanya fitur-fitur yang dianggap signifikan yang tetap dipertahankan.

## 2.6 Klasifikasi
Klasifikasi  dilakukan  dengan  algoritma  Modified  k-Nearest  Neighbor  (Mk-NN)  adalah  hasil  perbaikan  dari metode k-Nearest Neighbor (k-NN). Proses algoritma yang membedakan dua algoritma tersebut terletak pada dua proses  tambahan  di  perhitungan  algoritma  Mk-NN  yang  menggunakan  nilai  validitas  dan  weight  voting[14]. Dengan  adanya  perhitungan  nilai  validitas,  Mk-NN  dapat  menentukan  sejauh  mana  tetangga-tetangga  terdekat relevan atau sesuai dengan data yang sedang diprediksi. Dengan mempertimbangkan validitas data latih, Mk-NN

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 202−212 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4054
dapat memberikan bobot yang lebih tinggi kepada tetangga-tetangga yang lebih relevan dalam proses pengambilan keputusan dengan persamaan sebagai berikut: a. Perhitungan jarak Euclidean
d (xi, yi) =   √∑ (xi − yi) 2 n i=0 (2)
Keterangan: d = jarak antar data x dan y x = titik data latih y = titik data uji
b. Perhitungan nilai validitas
Validity(x) = 1 h ∑ S(lbl(x), lbl(Ni(x))) n i=0 (3)
Keterangan:
H              = jumlah (k) atau tetangga lbl (x)       = kelas (x) lbl (Ni(x)) = kelas tetangga (x) S                = persamaan dalam perhitungan antara titik x dan data ke I dari (k)
c. Perhitungan weight voting
w(i) = Validity(i) x 1 de(i)+0,5 (4)
Keterangan: ( 𝑖 )            = Pencarian Weight Voting 𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡 ( 𝑖 ) = Nilai Validitas 𝑑 ( 𝑖 )           = Jarak Euclidean
2.7 Pengujian
Setelah  pengelompokan  data,  hasil  akan  di  proses  dengan  prediksi  Confusion  matrix  untuk  mengevaluasi efektifitas  suatu  model  klasifikasi  dalam  data  pelatihan  dan  data  pengujian[15].  Tabel  1  menggambarkan perbandingan antara prediksi model dengan label sebenarnya dari data.
Tabel 1. Rancangan Analisis Komputasi Label (kelas) Hasil POSITIF NEGATIF POSITIF True Positive True Negative NEGATIF False Positive  False Negative
Keterangan:
True Positive (TP) = Jumlah sampel yang diklasifikasikan dengan benar sebagai kelas positif. True Negative (TN) = Jumlah sampel yang diklasifikasikan dengan benar sebagai kelas negatif. False Positive (FP) = Jumlah sampel yang salah diklasifikasikan sebagai kelas positif. False Negative (FN) = Jumlah sampel yang salah diklasifikasikan sebagai kelas negatif. Menghitung nilai dari akurasi (accuracy), presisi (precision) dan sensitivitas (recall) seperti persamaan:
accuracy = TP + TN Total (5) Precision = TP TP + TP (6) recall = TP TP + FN (7)
F1 Score = 2 x P x R
P + R (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data
Keseluruhan data penelitian dikumpulkan untuk analisis  sentimen terhadap  tweet  Prabowo Subianto di aplikasi Twitter  sebagai  calon  presiden  2024.  Proses  pendataan  ini  dibatasi  sampai  bakal  Calon  Presiden  Prabowo Subianto,  data  dikumpulkan  melalui  teknik  crawling  dengan  menggunakan  fungsi  Application  Interface  (API)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 202−212 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4054
pada aplikasi tersebut. Jumlah data yang diekstraksi dari Twitter sebanyak 2100 data, dengan pembagian seimbang antara 1050 data positif dan 1050 data negatif. Hal ini dilakukan untuk mencapai hasil klasifikasi yang optimal dalam analisis. Proses pengambilan data  tweet dari API Twitter berbentuk sebuah teks. Hasil  seperti gambar 3 yang diproses menggunakan Google Colab.

## Gambar 3. Tampilan Data Mentah

## 3.2 Pelabelan Data
Setelah  pengumpulan  data  selesai,  data  dilabeli  secara  manual,  berdasarkan  bantuan  Roza  Afifah,  S.Pd.,  dosen Bahasa Indonesia di  Universitas  Islam  Negeri Sultan Syarif  Kasim Riau, data telah dilabeli  menjadi dua kelas, yaitu positif dan negatif. Tabel 2  menampilkan kedua kelas tersebut, yaitu kelas positif dan negatif,  yang telah ditentukan berdasarkan proses pelabelan tersebut.
Tabel 2. Tweet Positif dan Negatif
Tweet Positif Tweet Negatif
b'Tahun 2014 dan 2019 semua HARAM mengenakan simbol kafir dan masuk ke Gereja KECUALI Prabowo\n\nTahun 2021 - 2024 semua HARAM mengenakan simbol kafir dan masuk ke Gereja KECUALI anoes\n\nTahun ""XXXX"" semua HARAM mengenakan simbol kafir dan masuk ke Gereja KECUALI calon presiden kadrun'
b'Si Anies belum menjabat aja dikritik langsung ngamuk FPI dan pendukung khilafahnya apa lagi sudah menjabt langsung meninggal ditempat mungkin si kakek ini\n\n#PakaiMolis
#BersamaMandiri #jeketiselcaday #HPSMinisterID #KirimTakGentar Arsenal Maneh PKS Prabowo Cak Imin Ganjar Erick b'@kadrunmampos Tahun 2014 dan 2019 semua HARAM mengenakan simbol kafir dan masuk ke Gereja KECUALI Prabowo\n\nTahun 2021 - 2024 semua HARAM mengenakan simbol kafir dan masuk ke Gereja KECUALI anoes\n\nTahun ""XXXX"" semua HARAM mengenakan simbol kafir dan masuk ke Gereja KECUALI calon presiden kadrun'
b'Cak Imin Ancam Koalisi Bubar, bila ada Duet
Prabowo-Ganjar - Tribun Bekasi https://t.co/zpSBPkMczk #PrabowoUnggul #BangkitBersama'",
b'Prabowo Subianto menanggapi santai sinyal dukungan Presiden Joko Widodo (Jokowi) terhadap bakal calon presiden yang nantinya berkontestasi di pemilihan presiden 2024.
b'Cak Imin Still In The Game!\nPKB Tak Tertarik Usung Ganjar\nJadi Pendamping Prabowo...\nPKB Maunya Prabowo-Cak Imin\nGaspol Sudah! Rem
Blong!\nJangan Kasih Rambut Putih...'
b'@geloraco Baik ganjar ato Prabowo yg jadi presiden 2024 pemenangnya adalah oligarki, krn skenario hanya dua pasang calon itu yg akan di mainkan, kecuali anies yg menang, baru jokowi nasib nya akan seperti PM razak mantan penguasa malaysia'
b'@LekMarteg Prabowo 2 X di Jatim aja gk laku apalagi amies yg rekam jejaknya lebih buruk', b'Median melakukan rilis survei elektabilitas tokoh calon presiden dan wakil presiden 2024. Hasilnya ,b'@HelmiFelis_ Jadi kalau 2024 Ganjar atau Prabowo menang ..ada kecurangan ..gitu ya

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 202−212 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4054
Tweet Positif Tweet Negatif elektabilitas Prabowo berada di urutan pertama dengan 24,2%. https://t.co/aNNoV1B2fn' coyy\nJadi kalau 2024 wan Anies kalah..tuh kan prediksi sy benar ..nih ada video saya..kita dicurangin ..lol',
3.3 Tahapan Text Processing
a. Cleaning Data
Data yang diperoleh merupakan data mentah dari  tweet pengguna aplikasi Twitter, dilakukan cleaning pada data seperti yang ditampilkan di tabel 3. Pembersihan dilakukan untuk menghilangkan duplikasi data[16].
Tabel 3. Cleaning Data Cleaning Data Case Folding @Cak Imin Sebut PKB Tak Tertarik Usung Prabowo Ganjar di Pilpres 2024 Cak Imin Sebut PKB Tak Tertarik Usung Prabowo Ganjar di Pilpres 2024
b. Case Folding
Case  folding  merupakan teknik pembersihan  yang digunakan  sebagai tahap  mengubah  seluruh huruf dalam suatu teks menjadi huruf kecil[17]. Hal ini dilakukan untuk mencapai konsistensi dalam representasi teks dan mempermudah proses analisis atau pemrosesan yang ditampilkan pada tabel 4.
Tabel 4. Case Folding Cleaning Data Case Folding Cak Imin Sebut PKB Tak Tertarik Usung Prabowo Ganjar di Pilpres 2024 cak imin sebut pkb tak tertarik usung prabowo ganjar di pilpres 2024
c. Tokenizing
Tokenisasi adalah proses untuk membagi atau memecah teks menjadi unit-unit yang lebih kecil menjadi token- token  atau  kata-kata[18].  Umumnya,  setiap  kata  dipisahkan  dari  kata  lain  dengan  karakter  dan  spasi  yang dicontohkan di tabel 5.
Tabel 5. Tokenizing Case Folding Tokenizing cak imin sebut pkb tak tertarik usung prabowo ganjar di pilpres 2024 [‘cak’, ‘imin’, ‘sebut’, ‘pkb’, ‘tak’, ‘tertarik’, ‘usung’,
‘prabowo’, ‘ganjar’, ‘di’, ‘pilpres’, ‘2024’]
d. Normalisasi
Normalisasi  kata  akan  mengubah  kata  yang  tidak  baku  jadi  baku  serta  mengganti  singkatan  jadi  kata asalnya[19]. Contoh normalisasi di proses pada tabel 6.

## Tabel 6. Normalisasi
Tokenizing  Normalisasi Cak imin sebut pkb tak tertarik usung prabowo ganjar di pilpres 2024 Cak imin sebut pkb tidak tertarik usung prabowo ganjar di pilpres 2024
e. Negation Handling
Negasi  bertujuan  untuk  menegasi,  membantah,  penegasan  dalam  kalimat  interogatif,  imperaktif  dan prediktif[20]. Contoh kata negasi adalah “tidak”, “tanpa”, “bukan”, “jangan” seperti yang ditampilkan tabel 7.
Tabel 7. Negation Handling Normalisasi Negation Handling
[‘cak’, ‘imin’, ‘sebut’, ‘pkb’, ‘ tidak ’, ‘ tertarik ’,
‘usung’, ‘prabowo’, ‘ganjar’, ‘di’, ‘pilpres’, ‘2024’]
[‘cak’, ‘imin’, ‘sebut’, ‘pkb’, ‘ diabaikan ’, ‘usung’,
‘prabowo’, ‘ganjar’, ‘di’, ‘pilpres’, ‘2024’]

## Journal of Information System Research (JOSH)
f. Stopword Removal
Proses stopword removal dilakukan untuk menghapus sebuah kata umum atau stopword dari kata dalam teks yang terlalu sering timbul namun tidak memiliki makna yang signifikan terhadap analisis teks[21]. kata-kata seperti "dan", "atau", "di", "dari", "ke", "yang", stopword dilakukan pada tabel 8.
Tabel 8. Stopword Removal Negation Handling Stopword Removal
[‘cak’, ‘imin’, ‘ sebut ’, ‘pkb’, ‘diabaikan’,
‘usung’, ‘prabowo’, ‘ganjar’, ‘ di ’, ‘pilpres’,
‘2024’]
[‘cak’, ‘imin’, ‘pkb’, ‘diabaikan’, ‘usung’, ‘prabowo’, ‘ganjar’, ‘pilpres’, ‘2024’]
g. Stemming
Proses stemming yang digunakan untuk melakukan teknik pencarian kata dasar pada term (kata) dalam sebuah dokumen[22]. Stemming dilakukan untuk menghilangkan atau menghapus imbuhan awalan, sisipan dan akhiran seperti yang dicontohkan tabel 9.

## Tabel 9. Stemming
Stopword Removal Stemming [‘cak’, ‘imin’, ‘pkb’, ‘ diabaikan ’, ‘usung’,
‘prabowo’, ‘ganjar’, ‘pilpres’, ‘2024’]
[‘cak’, ‘imin’, ‘pkb’, ‘ abai ’, ‘usung’, ‘prabowo’, ‘ganjar’, ‘pilpres’, ‘2024’]

## 3.4 Pembobotan
Setelah proses pengolahan teks selesai, kata-kata akan diberi bobot menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Pemberian bobot  setiap kata bertujuan  memberi  nilai pada kata yang berulang sama. Term Frequency merupakan proses menentukan jumlah sebuah kata yang timbul dalam sebuah dokumen. Setiap dokumen memiliki perbedaan frekuensi sebuah term yang sama, kemungkinan sebuah term yang sama lebih sering muncul pada dokumen yang lebih besar daripada dokumen kecil. Sedangkan, Inverse Document Frequency (IDF) merujuk pada jumlah dokumen dimana sebuah  term  yang sama  muncul. Jika sebuah  term  jarang  muncul pada tiap dokumen, maka semakin rendah nilai bobotnya, seperti yang ditampilkan gambar 4.

## Gambar 4. Pembobotan

## 3.5 Seleksi Fitur
Dalam  seleksi  fitur,  digunakan  threshold  (ambang  batas)  nilai  untuk  menentukan  apakah  suatu  fitur  harus dipertahankan atau dieliminasi. Threshold ini biasanya berada dalam rentang 0 hingga 1, dan dapat diatur sesuai dengan kebutuhan dan tujuan analisis[23]. Seleksi diaplikasikan pada Google Colab yang ditampilkan oleh gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Threshold

## 3.6 Word Cloud
Berakhirnya  proses  yang  di  klasifikasi,  dilanjutkan  dengan  memvisualisasikan  kata-kata  yang  paling  banyak digunakan  oleh  masyarakat  di  Twitter  yang  berkaitan  dengan  “Calon  Presiden”  dan  “Prabowo  Subianto”  yang

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 202−212 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4054
ditampilkan  pada  gambar  6.  Word  cloud  berguna  dalam  pemahaman  cepat  tentang  tema  atau  isu  utama  untuk menyoroti kata-kata kunci yang paling penting atau mencolok[24].

## Gambar 6. Visualisasi Kata

## 3.7 Klasifikasi
Proses klasifikasi menggunakan Modified k-Nearest Neighbor (Mk-NN) dilakukan dengan menguji tetangga (k) seperti k = 3, 5, 7, 9, 11. Setiap nilai tetangga terdekat (k) digunakan sebagai variabel dalam pengujian klasifikasi. Pada  proses  klasifikasi  untuk  menentukan  label  kelas  dari  data  tweet  pada  penelitian  ini,  di  uji  menggunakan Google Colab dengan hasil dari proses klasifikasi tersebut, seperti yang ditampilkan pada gambar 7.
Gambar 7. Klasifikasi dengan Modified k-Nearest Neighbor

## 3.8 Pengujian Hasil Klasifikasi
Setelah  proses  klasifikasi  selesai,  kemudian  dilakukan  pengujian  pada  hasil  tersebut  menggunakan  prediksi confusion matrix untuk mendapatkan nilai akurasi (accuracy), presisi (precision), recall, dan f1-score. Pengujian dilakukan  dengan  rasio  pembagian  data,  70%  untuk  training  dan  30%  untuk  uji  pada  pengujian  pertama,  80% untuk training dan 20% untuk uji pada pengujian kedua, dan 90% untuk training dan 10% untuk uji pada pengujian ketiga, serta menggunakan nilai k = 3, 5, 7, 9, 11.
a. Pengujian pada pembagian 70% dan 30%
Dalam pengujian dengan pembagian data latih dan uji sebesar 70% dan 30% mendapatkan akurasi  prediksi tertinggi saat K = 5 dengan persentase sebesar 91%. Hasil implementasi pengujian confusion matrix tersebut ditampilkan pada Gambar 8 di Google Colab.
Pada Gambar 9, ditampilkan nilai presisi 87,6% negatif dan 94,9% positif dengan rata-rata nilai presisi adalah 91,2%.  Selanjutnya  nilai  recall  95,2%  negatif  dan  86,8%  positif  dengan  rata-rata  nilai  recall  adalah  91%. Kemudian, untuk f1-score 91,2% negatif dan 90,7% positif dengan rata-rata f1-score adalah 90,9%.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 202−212 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4054
Gambar 9. Nilai Precision, Recall dan f1score pengujian 70:30
b. Pengujian pada pembagian 80% dan 20%
Dalam pengujian dengan pembagian data latih dan uji sebesar 80% dan 20% mendapatkan akurasi  prediksi tertinggi saat K = 3 dengan persentase sebesar 92,1%. Hasil implementasi pengujian confusion matrix tersebut ditampilkan pada Gambar 10 di Google Colab.
Gambar 10. Confusion Matrix Perbandingan 80:20
Pada Gambar 11, ditampilkan nilai presisi sebesar 88,3% negatif dan 96,8% positif dengan rata-rata nilai presisi adalah 92,6%. Selanjutnya, untuk nilai recall 97,1% negatif dan 87,1% positif, sehingga rata-rata nilai recall adalah 92,1%. Kemudian, untuk  f1-score  92,5% negatif dan 91,7% positif, dengan rata-rata  f1-score adalah 92,1%.
Gambar 11. Nilai Precision, Recall dan f1score Pengujian 80:20
c. Pengujian pada pembagian 90% dan 10%
Dalam pengujian dengan pembagian data latih dan uji sebesar 90% dan 10% mendapatkan akurasi  prediksi tertinggi saat K = 3 dengan persentase sebesar 93,3%. Hasil implementasi pengujian confusion matrix tersebut ditampilkan pada Gambar 12 di Google Colab.
Pada Gambar 13, ditampilkan nilai presisi 91,8% negatif dan 95% positif dengan rata-rata nilai presisi adalah 91,4%.  Selanjutnya,  untuk  nilai  recall  95,3%  negatif  dan  91,3%  positif  dengan  rata-rata  nilai  recall  adalah 93,3%. Kemudian, untuk f1-score 93,5% negatif dan 93,1% positif dengan rata-rata f1-score adalah 93,3%.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 202−212 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4054
Gambar 13. Nilai Precision, Recall dan f1score pengujian 90:10

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian klasifikasi sentimen ini, disimpulkan bahwa metode  Modified k-Nearest Neighbor (Mk- NN)  dapat  berhasil  digunakan  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  dari  sentimen  masyarakat  dengan  kata  yang terkait  "calon  presiden"  dan  "Prabowo  Subianto".  Penelitian  dimulai  dengan  mengumpulkan  data  mentah  dari aplikasi Twitter, kemudian dilakukan  preprocessing data, pembobotan kata dan seleksi  fitur (threshold). Proses klasifikasi menggunakan metode Modified k-Nearest Neighbor dan hasilnya dievaluasi menggunakan confusion matrix.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  perbandingan  (70%:30%,  80%:20%  dan  90%:10%) menggunakan parameter k = 3, 5, 7, 9, 11. Dari hasil pengujian, ditemukan bahwa perbandingan data latih dan data uji sebesar 90%:10% dengan menggunakan nilai K = 3 menghasilkan akurasi tertinggi, yaitu mencapai 93,3%. Selain  itu, hasil  precision, recall, dan  f1-score mencapai 93,4%, 93,3% dan 93,3%.  Penelitian  ini  mendapatkan hasil yang maksimal dalam klasifikasi sentimen menggunakan Modified k-Nearest Neighbor sebagai metode yang digunakan.

## REFERENCES
[1] B. Dimas, “APJII: Pengguna Internet
Indonesia Tembus 210 Juta pada 2022,” 2022. https://dataindonesia.id/digital/detail/apjii-pengguna-internet-indonesia-tembus-210-juta-pada-2022  (accessed  Dec.  04, 2022).
[2] M.  M.  Ivan,  “Pengguna  Media  Sosial  di  Indonesia  Capai  191  Juta  pada  2022,”  2022. https://dataindonesia.id/digital/detail/pengguna-media-sosial-di-indonesia-capai-191-juta-pada-2022 (accessed Dec. 04, 2022).
[3] A. R. Monavia, “Pengguna Twitter di Indonesia Capai 18,45 Juta pada 2022,” 2022. https://dataindonesia.id/digital/detail/pengguna-twitter-di-indonesia-capai-1845-juta-pada-2022  (accessed  Dec.  05, 2022).
[4] S.  K.  Melalusa,  “Survei  SPIN:  Prabowo  tempati  elektabilitas  tertinggi  capres  2024  -  ANTARA  News,”  2022. https://www.antaranews.com/berita/3200145/survei-spin-prabowo-tempati-elektabilitas-tertinggi-capres-2024 (accessed Dec. 04, 2022).
[5] M. D. Agustinus, “Cek Jumlah Follower Twitter Sejumlah Tokoh Publik yang Berpotensi Jadi Capres 2024  - Tekno Liputan6.com,”  2022.  https://www.liputan6.com/tekno/read/5007928/cek-jumlah-follower-twitter-sejumlah-tokoh- publik-yang-berpotensi-jadi-capres-2024 (accessed Dec. 05, 2022).
[6] M.  I.  Aditama,  R.  Irfan  Pratama,  K.  Hafizzana,  U.  Wiwaha,  and  N.  A.  Rakhmawati,  “Analisis  Klasifikasi  Sentimen Pengguna Media Sosial Twitter Terhadap Pengadaan Vaksin COVID-19,” JIEET (Journal Inf. Eng. Educ. Technol., vol. 4, no. 2, pp. 90–92, Dec. 2020, doi: 10.26740/JIEET.V4N2.P90-92.
[7] A.  Fairuzatul.  Jannah;  Ginanjar.  Abdurrahman;  Qurrota,  “Jurnal  Smart  Teknologi  Analisa  Klasifikasi  Data  Kualitas Kadar Karat Emas Menggunakan Metode Modified Analysis Of Classification Of Gold Carat Quality Data Using The Modified K-Nearest Neighbor ( MK-NN ) Method Jurnal Smart Teknologi,” vol. 3, no. 5, pp. 511–519, 2022.
[8] M. T. Larasati, Imaning D; Supianto, Ahmad A; Furqon, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Kinerja Akademik Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN) | Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer,” 2019. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5284 (accessed Dec. 05, 2022).
[9] M. Anas Ziaulhaq, “Analisis Sentimen Data Twitter Tentang Pembelajaran Online di Indonesia Akibat Covid-19 Dengan Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor - Repository Tugas Akhir,” 2022.
http://repota.jti.polinema.ac.id/805/ (accessed Dec. 05, 2022).
[10]  L. F. Narulita and D. H. Sulistyawati, “Pengumpulan Data Twitter Tentang Covid-19 di Indonesia untuk Menghitung Tingkat  Engagement  Pengguna,”  J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  8,  no.  3,  p.  565,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.2021834626.
[11]  G.  F.  Grandis,  Y.  Arumsari,  and  Indriati,  “Seleksi  Fitur  Gain  Ratio  pada  Analisis  Sentimen  Kebijakan  Pemerintah Mengenai Pembelajaran Jarak Jauh dengan K-Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 8, pp. 3507–3514, 2021.
[12]  R. Z. Supono and S. Muhammad Azis, “Perbandingan  Metode TF-ABS dan TF-IDF Pada  Klasifikasi Teks  Helpdesk Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 5, pp. 911–918, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3403.
[13]  Y. H. Kristian, K. R. Prilianti, and P. L. Tirma, “Implementasi Text Mining Untuk Analisis Tempat Wisata Di Indonesia,” J. SimanteC, vol. 7, no. 2, pp. 73–82, 2019.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[14]  W.  A.  Istiqhfarani,  I.  Cholissodin,  and  F.  A.  Bachtiar,  “Klasifikasi  Penyakit  Dental  caries  menggunakan  Algoritme Modified  K-  Nearest  Neighbor,”  J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  4,  no.  5,  pp.  1499–1506,  2020, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/7265/3498
[15]  A. I. Saputra, H. Oktavianto, H. Azizah, and A. Faruq, “Penerapan Algoritma Modified K-Nearest Neighbour (MKNN) pada Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Teknik Informatika,” J. Smart Teknol., vol. 3, no. 1, pp. 2774–1702, 2021.
[16]  A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. Teknoinfo, vol. 14, no. 2, p. 115, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[17]  Y. A. V. Gunawan, S. N. Agus, M. M. Ida Bagus, W. I. Made, N. A. C. P. I Gusti, and A. G. A. K. I Gusti, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Transportasi Online Menggunakan Multinomial Naïve Bayes dan Query Expansion Ranking,” JELIKU (Jurnal Elektron. Ilmu Komput. Udayana), vol. 11, no. 1, p. 121, 2022, doi: 10.24843/jlk.2022.v11.i01.p13.
[18]  I. Najiyah and I. Hariyanti, “Sentimen Analisis Covid-19 Dengan Metode Probabilistic Neural Network Dan Tf-Idf,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform., vol. 3, no. 1, pp. 100–111, 2021, doi: 10.51977/jti.v3i1.488.
[19]  S. Khairunnisa, A. Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Pengaruh Text Preprocessing terhadap Analisis Sentimen Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 406, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
[20]  K.  Saputri,  H.  Faizah,  and  C.  Charlina,  “Negasi  dalam  Tuturan  Peserta  Diskusi  Indonesia  Lawyers  Club,” SASTRANESIA  J.  Progr.  Stud.  Pendidik.  Bhs.  dan  Sastra  Indones.,  vol.  9,  no.  1,  p.  29,  2021,  doi: 10.32682/sastranesia.v9i1.1788.
[21]  A.  Santosa,  I.  Purnamasari,  and  R.  Mayasari,  “Pengaruh  Stopword  Removal  dan  Stemming  Terhadap  Performa Klasifikasi Teks Komentar Kebijakan New Normal Menggunakan Algoritma,” J. Sains Komput. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 81–93, 2022.
[22]  I. Z. Simanjuntak, “Analisa  Kombinasi Algoritma Stemming  Dan Algoritma Soundex  Dalam Pencarian  Kata Bahasa Indonesia,”  Inf.  dan  Teknol.  Ilm.,  vol.  10,  no.  1,  pp.  24–30,  2022,  [Online].  Available:  http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/inti/article/view/5040
[23]  R.  H.  Faturrahman,  W.  Astuti,  and  M.  D.  Purbolaksono,  “Klasifikasi  Sentimen  Ulasan  Film  Menggunakan  Support Vector Machine , Information Gain , dan N-Grams,” e-Proceeding Eng., vol. 9, no. 3, pp. 1928–1933, 2022.
[24]  H.  B.  Tambunan  and  T.  W.  D.  Hapsari,  “Analisis  Opini  Pengguna  Aplikasi  New  PLN  Mobile  Menggunakan  Text Mining,” Petir, vol. 15, no. 1, pp. 121–134, 2021, doi: 10.33322/petir.v15i1.1352.