## Jurnal Informatika Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT ISSN ONLINE : 2460-8998

## ANALISIS ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR TERHADAP SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI SHOPEE
Muhammad Saifurridho 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3
1, 3 Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON
2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI CIREBON Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia 45314 muhammadsaifurridho17@gmail.com , jawabanujianmartanto@gmail.com , umi.haya41@gmail.com

## Abstract
One way to gauge users' thoughts and sentiments towards a particular product, service, or subject is by conducting sentiment analysis on reviews posted on the Google Playstore platform. Among the plethora of apps available on the Google Playstore is Shopee. Due to the vast and unstructured nature of user comments in the review section, it becomes challenging to quickly and accurately grasp the overall information. This research aims to classify sentiments as positive, negative, or neutral, with the hope that the Shopee app can improve. Hence, the K-Nearest Neighbor Algorithm is employed to analyze sentiments to ensure users' opinions regarding their interaction with the Shopee program. Sentiment analysis is utilized to categorize reviews into positive, neutral, and negative groups. A dataset of 2000 entries is used in this analysis, obtained through web scraping, with 70% as training data and 30% as test data. The results indicate that this data split scenario yields the best model, achieving an accuracy of 70%, precision of 50.5%, recall of 44.8%, and an F1-score of 48.3% overall. To optimize results further, the implementation of more optimal data sampling techniques is necessary to attain a more balanced class distribution in both training and test data.
Keywords: Google Playstore, K-Nearest Neighbor Algorithm, Sentiment Analysis, Shopee, Web Scraping

## Abstrak
Salah satu cara untuk menguji pemikiran dan perasaan (sentimen) pengguna aplikasi terhadap suatu barang, jasa, atau subjek tertentu adalah dengan melakukan analisis sentimen terhadap ulasan yang diunggah di platform Google Playstore. Ada begitu banyak aplikasi yang tersedia di Google Playstore, salah satunya adalah Shopee. Karena komentar pengguna di kolom review sangat  banyak  dan  tidak  teratur,  akan  sulit  untuk  memahami  keseluruhan  informasi  dengan  cepat  dan  tepat.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui klasifikasi sentimen positif, negatif dan netral, dengan harapan aplikasi Shopee dapat berkembang lebih baik. Oleh karena itu, Algoritma K-Nearest Neighbor digunakan untuk melakukan analisis sentimen guna memastikan pendapat  pengguna  terkait  interaksinya  dengan  program  Shopee.  Analisis  sentimen  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk mengategorikan ulasan ke dalam kelompok positif, netral dan negatif. 2000 data digunakan dalam pengujian ini didapat melalui web scraping , di mana 70% adalah data latih dan 30% adalah data uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa skenario pembagian data  latih  dan  uji  tersebut  menghasilkan  model  terbaik  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  70%,  nilai  presisi  sebesar 50,5%, recall sebesar 44,8%, dan f1-score sebesar 48,3% untuk keseluruhan. Untuk mendapatkan hasil yang lebih maksimal, diperlukan penerapan teknik sampling data yang lebih optimal guna mencapai distribusi kelas yang lebih seimbang pada data latih dan uji.
Kata kunci: Algoritma K-Nearest Neighbor , Analisis Sentimen, Google Playstore,  Shopee, Web Scraping
1. PENDAHULUAN
Orang-orang  terkait  erat  dengan  pembelian  dan  penjualan dalam  kehidupan  sehari-hari.  Masyarakat  kini  memiliki kemudahan  akses  terhadap  pengetahuan  tentang  topik
tertentu  dalam  kehidupan  sehari-hari  berkat  kemajuan teknologi  informasi  [1].  Salah  satunya  yaitu  transaksi  jual beli kini dapat dilakukan secara online selain melalui cara tradisional. Nama lain dari kegiatan ini adalah e-commerce . Berdasarkan penelitian terbaru We Are Social , sekitar 178,9
22 | Jurnal Informatika Terpadu Vol. 10 No. 1 Maret 2024
juta  orang  Indonesia  berbelanja online antara  awal  tahun 2022  dan  akhir  tahun  2023,  menunjukkan  peningkatan sebesar  12,8%  dari  tahun  sebelumnya  [2].  Salah  satu toko online paling  terkenal  di  Indonesia  bernama  Shopee.  Di Indonesia,  Shopee  kini  menduduki  peringkat  kedua  di antara  situs e-commerce dengan  kunjungan  bulanan  per kuartal  pertama  tahun  2021  [3].  Anda  bisa  mendapatkan aplikasi  Shopee  dari  sejumlah platform ,  termasuk  Google Playstore. Pengguna dapat menilai dan mengulas aplikasi di Google  Playstore  [4].  Ulasan  produk online mengurangi kemungkinan inkonsistensi pembelian dan membantu calon pembeli  dalam  mengambil  keputusan  [5].  Playstore termasuk  ke  dalam  layanan  yang  ditawarkan  oleh  Google dalam  bidang  materi  digital  dalam  berbagai  kategori, termasuk game , aplikasi, film, musik, dan buku [6].
Setiap  aplikasi  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  yang mungkin  menimbulkan  reaksi  berbeda  dari  pengguna, seperti kepuasan atau ketidakpuasan [7]. Pengguna Shopee sering  membagikan  pengalaman  mereka  baik  positif maupun negatif di bagian komentar  Playstore [8]. Analisis sentimen  ulasan  aplikasi  media  sosial  membantu  bisnis dalam  memahami  permintaan  dan  preferensi  pelanggan mereka  serta  dalam  menemukan  masalah  yang  dapat merusak reputasi mereka [9].  Dalam penelitian ini masalah yang ditemukan adalah bagaimana analisis sentimen review aplikasi Shopee di Google Playstore dapat dilakukan dengan menggunakan  Algoritma K-Nearest  Neighbor serta  tujuan dari  penelitian  ini  adalah  menggunakan  Algoritma K- Nearest  Neighbor untuk  melakukan  analisis  sentimen review pada platform e-commerce Shopee.
Secara  umum,  teknik  klasifikasi  teks  memiliki  beberapa opsi,  seperti  Algoritma KNN, Naive  Bayes ,  dan Support Vector Machine . Analisis sentimen adalah metode otomatis pemrosesan data teks untuk mengidentifikasi sudut pandang atau pendapat mengenai subjek atau objek tertentu, seperti orang,  kelompok,  produk,  atau  apa  pun  dalam  kumpulan data  yang  diteliti  [10].  Teknik  ini  dapat  secara  otomatis membedakan  nilai  netral,  positif,  atau  negatif  suatu  opini [11]. Salah satu teknik kategorisasi teks yang sederhana dan populer  adalah  algoritma  KNN  [12].  Menggunakan  jarak terdekat atau kemiripan dengan item, pendekatan K-Nearest Neighbor menggunakan data latih untuk mengklasifikasikan  objek  [13].  Dalam  penggunaannya, Algoritma KNN memiliki beberapa kelebihan di antaranya sederhana  dan  mudah  dipahami, non-parammetrik, mudah dalam penyesuaian model serta tahan terhadap noise.
Diharapkan bahwa melalui analisis sentimen ulasan aplikasi Shopee  menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor, penelitian  ini  akan  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam  tentang  kepuasan  dan  ketidakpuasan  pengguna terhadap layanan dan fitur yang ditawarkan oleh platform e- commerce .  Dengan  demikian,  hasil  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  berharga  bagi pengembang aplikasi Shopee untuk meningkatkan pengalaman  pengguna  dan  mengatasi  masalah  yang
mungkin  muncul,  sehingga  meningkatkan  daya  saing  dan reputasi aplikasi Shopee di pasar e-commerce Indonesia.
Berikut  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  telah dilakukan  terkait  penelitian  ini.  Artikel  Josen  tentang analisis  klasifikasi  sentimen  memanfaatkan  algoritma K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes dalam ulasan online di Shopee,  sebuah  situs e-commerce .  Setelah  penerapan pendekatan  KNN ,  skor  akurasi,  presisi,  recall, dan F1 ditentukan masing-masing sebesar 0,928, 0,929, dan 0,926. Sedangkan skor  akurasi,  presisi,  recall, dan F1 pada pendekatan Naïve  Bayes masing-masing  sebesar  0,914, 0,915, dan 0,926 [14], terdapat perbedaan dengan penelitian ini  yaitu  algoritma  yang  digunakan  hanya  difokuskan menggunakan  Algoritma K-Nearest  Neighbor .  Dalam penelitian  lain  Dwiki  melakukan  penelitian  dengan  judul “Analisis  Sentimen Review Pengguna  Aplikasi  Bibit  dan Bareksa Menggunakan Algoritma KNN”. Berdasarkan hasil metode  KNN  dengan  data  pelatihan  dan  pengujian  dibagi 60:40,  setiap  aplikasi  mencapai  nilai akurasi,  presisi ,  dan recall untuk  Bibit  sebesar  85,14%,  91,91%,  dan  76,44%. Untuk Bareksa angkanya masing-masing 81,70%, 87,15%, dan 75,73% [15], terdapat perbedaan dengan penelitian ini yaitu  pada  aplikasi  yang  digunakan.  Studi  lain  yang dilakukan Firdaus menggunakan pengklasifikasi K-Nearest Neighbor dan Naïve  Bayes untuk  menganalisis  sentimen dalam  ulasan  di  Tokopedia,  Google  Playstore.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  pendekatan k-nearest neighbour memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  86,09%  dan teknik naïve Bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 75,30% [16], karena penelitian tersebut menggunakan 2 algoritma, maka  itu  adalah  perbedaan  terhadap  penelitian ini. Tujuan dari  temuan  ketiga  penelitian  yang  saling  terhubung  ini adalah  untuk  memberikan  bukti  atas  permasalahan  yang diangkat dalam penelitian ini.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data penelitian ini menggunakan web scraping ,  dilakukan  dengan  menjalankan skrip  Python di Google  Collab.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini sebanyak  2000  data  yang  diperoleh  melalui  kolom  ulasan aplikasi Shopee pada platform Google Playstore.

## 2.2. Tahapan Penelitian
Langkah-langkah  dalam  prosedur  dapat  dilihat  pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Metode Penelitian
a. Identifikasi Masalah: Langkah pertama yang
dilakukan pada penelitian ini adalah mengidentifikasi masalah  dengan  tujuan  supaya  hasilnya  tidak  keluar dari alur penelitian.
b. Pengumpulan  Data:  Pilih  sebagian  data  terkait  untuk dianalisis.
c. Prepocessing : Untuk menyiapkan data untuk dianalisis, bersihkan dan ubah data.
d. Data  Mining :  Untuk  mengekstrak  informasi  yang mendalam  dan  bermanfaat  dari  data, terapkan teknik dan  algoritma  penambangan  data  yaitu  Algoritma K- Nearest Neighbor .
e. Evaluasi  dan  Validasi:  Pengetahuan  yang  telah dikumpulkan  benar,  bermanfaat,  dan  bermakna dengan mengevaluasi hasilnya.
f. Kesimpulan: Tahap terakhir pada penelitian ini berisi tentang  kesimpulan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan.
Proses  ini  melibatkan  normalisasi  data,  penghilangan duplikat, penanganan missing values , dan langkah-langkah lainnya  agar  data  siap  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Berikut tahapan Preprocessing data:
a. Tokenize
Membagi  kumpulan  kata  atau  kalimat  menjadi  kata  atau segmen  karakter  tersendiri  berdasarkan  kebutuhan,  juga dikenal sebagai tokenisasi . b. Filter Stopword
Menghilangkan  istilah-istilah  yang  tidak  sejalan  dengan sudut pandang analis, yang biasanya ditemukan dalam kata keterangan dan konjungsi .
c. Stemming
Tahap  ini  berfungsi  untuk  mengubah  kata  menjadi  kata sederhana  dengan  menghilangkan  kata  imbuhan  baik awalan maupun akhiran.
d. Filter Token (By Length)
Dalam  tahapan  ini,  menghilangkan  token  dengan  panjang kurang  dari  empat  karakter  supaya  dapat  membantu mengurangi gangguan atau data yang tidak relevan.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Implementasi Algoritma KNN Untuk Analisis
Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Shopee

## 3.1.1 Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini web  scraping merupakan  metode pengumpulan data yang memanfaatkan bahasa pemrograman Python pada Google Collab. Setelah itu, 2000 data  tidak  terstruktur  dikumpulkan  dengan  cara web scraping .  Berikut  adalah  Gambar  2  yang  menampilkan sepuluh titik data teratas yang diperoleh.
Gambar 2. Hasil Pengumpulan Data

## 3.1.2 Preprocessing
Ada  beberapa  langkah  dalam  prosedur  ini,  termasuk stemming , tokenizing ,  menghapus stopwords ,  mengubah teks menjadi huruf kecil, dan menghapus token ( By Length) . Library  Sastrawi yang  menyediakan  kamus stopword bahasa  Indonesia  digunakan  untuk  menghilangkan stopwords . Stopwords dapat dihilangkan untuk meningkatkan kualitas teks dan mengurangi pengaruh kata- kata  yang  tidak  berhubungan  dalam  analisis.  Selain  itu, perpustakaan  Sastrawi  digunakan  dalam  penerapan  proses stemming .  Kata-kata  melewati  tahap  yang  disebut stemming ,  yang  mana  kata-kata  tersebut  menjadi  bentuk paling  mendasar  atau  akarnya.  Langkah preprocessing ini dapat  digunakan  untuk  mengubah  data  tekstual  menjadi format  yang  lebih  terstruktur  tanpa  informasi  yang  tidak perlu  dan  siap untuk analisis tambahan.  Gambar  3  berikut merupakan visualisasi data setelah dilakukan preprocessing :
Gambar 3. Visualisasi Hasil Preprocessing Data

## 3.1.3 Transformation
Proses  mengubah  data  ke  dalam  format  yang  lebih  sesuai untuk  analisis  atau  penggunaan  lain  dikenal  sebagai transformation . Transformation menjadi  tahapan  penting dalam  teks mining untuk  mengubah  data  tekstual  tidak terstruktur  menjadi  format  numerik  terstruktur.  Hal  ini diperlukan  agar  data  dapat  diproses  dan  diperiksa menggunakan K-Nearest  Neighbor dan  algoritma data mining lainnya.  Berikut  adalah  Gambar  4  dari code yang diperlukan dalam tahap transformasi data:
Gambar 4. Proses Transformasi Data
Pada baris keempat belas (14) dari gambar tersebut tertulis TfidfVectorizer()  yang  merupakan  bagian  dari pipeline yang digunakan untuk mengubah data teks (df['text_string']) menjadi representasi numerik menggunakan skema TF-IDF.
3.1.4 Algoritma K-Nearest Neighbor
Data  berbobot  vektor  hasil  transformasi  TF-IDF  diolah menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Pada langkah  ini  digunakan  teknik  klasifikasi  berdasarkan  data latih  untuk  menghitung  jarak  ke  tetangga  terdekat menggunakan  konsep  KNN.  Lima  (5)  skenario  diuji menggunakan distribusi data pelatihan dan pengujian yang berbeda  untuk  mengevaluasi  metode  KNN.  Penelitian  ini melibatkan  lima  skenario  pemisahan  data  yang  berbeda, yaitu sebagai berikut: 50:50, 60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10. Dengan menggunakan code pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Proses Pelatihan dan Pengujian
Dari serangkaian uji coba yang dilakukan, hasilnya terdapat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Tabel Pengujian Model KNN Split Data Nilai K Akurasi 50:50 3 5 7 9 63,1% 67,1% 68,1% 68,5% 60:40 3 5 7 9 64% 67,6%
67,1% 69,7% 70:30
80:20
90:10 3 5 7 9 3 5 7 9 3 5 7
9 65,1% 68,5% 69% 70% 62,7% 65,6% 67,7% 68,8% 65,3% 67% 68,5% 69,5%
Skenario dengan pembagian 70:30 antara data pelatihan dan pengujian serta nilai K 9 ternyata memiliki performa terbaik saat  membandingkan  akurasi  model  dengan  performa terbaik  di  setiap  skenario.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa model  paling  akurat  dihasilkan  ketika  kumpulan  data pelatihan  yang  lebih  besar  digunakan.  Model  ideal  juga dapat  dihasilkan  dengan  mencari  tahu  parameter  K  yang harus disetel.
3.1.5 Evaluasi dan Validasi
Di antara seluruh model yang digunakan, metode Confusion Matrix memberikan  hasil  terbaik  jika  diterapkan  pada skenario  pemisahan  data  pelatihan  dan  pengujian  dengan rasio  70:30.  Hasil  pengujian  menampilkan skor  F1, perolehan,  akurasi, dan presisi model.  Gambaran  umum performa  model  dalam  berbagai  keadaan  akan  diberikan melalui temuan penilaian model dalam skenario pemisahan data  pelatihan  dan  pengujian.  Gambar  6 adalah  visualisasi model dengan confusion matrix dengan akurasi tertinggi:
Gambar 6. Confusion Matrix Pada Rasio 70:30 dengan Nilai K 9
Hasil confusion  matrix untuk  model  berperforma  terbaik yang diuji dengan rasio 70:30 ditunjukkan pada Gambar 6. Dengan  nilai  K=9,  model  terbaik  ditemukan  memiliki akurasi 70%, presisi 71,3%, recall 40%, dan skor F1 51,2% untuk kelas positif. Sebaliknya nilai presisi, recall , dan skor F1 pada  kelas  negatif  masing-masing  sebesar  70,2%, 93,7%,  dan  80,2%.  Berdasarkan confusion  matrix ,  392 kasus  positif  dan  993  kasus  negatif  diklasifikasikan berdasarkan  model;  angka True  Positive (TP)  dan False Positive (FP)  masing-masing  adalah  159  dan  233. Sedangkan False  Negative (FN)  dan True  Negative (TN) adalah 820 dan 118.
Studi  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasi  pentingnya analisis  sentimen  terhadap  ulasan  aplikasi  Shopee, mengingat  pertumbuhan e-commerce di  Indonesia.  Data ulasan  aplikasi  Shopee  sebanyak  2000  data  dikumpulkan melalui teknik web scraping di Google Collab.
Proses preprocessing dilakukan  untuk  meningkatkan kualitas data, termasuk tokenisasi, penghilangan stopwords, stemming, dan filtering  token berdasarkan  panjang. Selanjutnya,  algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN) diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  ulasan  aplikasi Shopee berdasarkan sentimennya.
Evaluasi  model  KNN dilakukan  dengan  variasi  skenario pemisahan data pelatihan dan pengujian. Hasil menunjukkan  performa  optimal  pada  skenario  70:30, dengan akurasi dan kinerja model yang memuaskan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  menemukan  bahwa  algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  efektif  dalam  mengelompokkan  ulasan aplikasi Shopee ke dalam kelompok berdasarkan sentimen positif  atau  negatif.  Evaluasi  model  dengan  rasio  70:30 untuk  data  latih dan  uji menunjukkan akurasi, presisi,  dan recall masing-masing  sebesar  70%,  50,5%,  dan  44,8%. Meskipun  demikian,  perlu  dicatat  bahwa  nilai recall pada kelas  sentimen  positif  (0,41)  berada  di  bawah  nilai  ideal,
yang  kemungkinan  disebabkan  oleh  distribusi  kelas  yang tidak merata pada kumpulan data. Implikasi dari penelitian ini  adalah  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  potensi algoritma KNN dalam analisis sentimen ulasan aplikasi e- commerce .  Meskipun  demikian,  batasan  penelitian  ini termasuk  penggunaan  data  terbatas  dari  ulasan  aplikasi Shopee  di  Google  Playstore.  Penelitian  selanjutnya  dapat mengeksplorasi penggunaan algoritma lain atau pengembangan  model  yang  lebih  canggih  dalam  konteks analisis  sentimen.  Kontribusi  penelitian  ini  terletak  pada pengayaan pemahaman tentang analisis sentimen dalam e- commerce , serta potensi pengembangan aplikasi yang lebih baik  untuk  memenuhi  kebutuhan  pengguna.  Dengan demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  yang berharga  bagi  pengembangan  aplikasi e-commerce yang lebih responsif terhadap preferensi dan pendapat pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. N. I. Huda And C. Prianto, “Analisis Sentimen Layanan  Jasa  Pengiriman  Pada  Ulasan  Playstore: Systematic Literature Review,” Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer, Vol. 04, No. 02, Pp. 87–
98, 2023, [Online]. Available:
Https://Ejurnalunsam.Id/Index.Php/Jicom/
[2] I. H. Kusuma And N. Cahyono, “Analisis Sentimen Masyarakat  Terhadap  Penggunaan  E-Commerce Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” Vol. 8, No. 3, 2023.
[3] C.  Cahyaningtyas,  Y.  Nataliani,  And  I.  R. Widiasari, “Analisis Sentimen Pada Rating Aplikasi Shopee  Menggunakan  Metode  Decision  Tree Berbasis Smote,” Aiti: Jurnal Teknologi Informasi , Vol. 18, No. Agustus, Pp. 173–184, 2021.
[4] M.  N.  Muttaqin  And  I.  Kharisudin,  “Analisis
Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Gojek
Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine Dan  K  Nearest  Neighbor,” Unnes  Journal  Of Mathematics ,  Vol.  10,  No.  2,  Pp.  22–27,  2021, [Online].
Available:
Http://Journal.Unnes.Ac.Id/Sju/Index.Php/Ujm
[5] S. Alfaris And Kusnawi, “Komparasi Metode Knn Dan  Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen Pengguna,” Indonesian  Journal  Of  Computer Science Attribution , Vol. 12, No. 5, Pp. 2023–2766, 2023.
[6] M.  Fudhail  Ferio  Supeli  And  Setiaji,  “Klasifikasi
Sentimen Positif Dan Negatif Pada Aplikasi Vidio Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor,”
Indonesian Journal Computer Science , Vol. 2, No. 1, pp. 7-15, Apr. 2023.
[7] A.  P.  Giovani,  Ardiansyah,  T.  Haryanti,  L. Kurniawati,  And  W.  Gata,  “Analisis  Sentimen Aplikasi  Ruang  Guru  Di  Twitter  Menggunakan
Algoritma Klasifikasi,” Jurnal Teknoinfo , Vol. 14,
No. 2, P. 115, Jul. 2020,
Doi:
10.33365/Jti.V14i2.679.
[8] I.  S.  K.  Idris,  Y.  A.  Mustofa,  And  I.  A.  Salihi, “Analisis Sentimen Terhadap Penggunaan Aplikasi Shopee  Mengunakan  Algoritma  Support  Vector Machine  (SVM),” Jambura  Journal  of  Electrical and Electronics Engineering , Vol. 5, No. 1, pp. 32- 35, Jan. 2023, Doi: 10.37905/jjeee.v5i1.16830.
[9] D. Ardiansyah, A. Saepudin, R. Aryanti, E. Fitriani, And  Royadi,  “Analisis  Sentimen  Review  Pada Aplikasi  Media  Sosial  Tiktok  Menggunakan Algoritma  KNN  Dan  Svm  Berbasis  Pso,” Jl. Kramat Raya , Vol. 7, No. 2, 2023.
[10] H.  Taufiqqurrahman,  F.  Tri  Anggraeny,  And  M.
Muharrom Al Haromainy, “Perbandingan Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  K-Nearest  Neighbor Pada Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mypertamina,” (JATI) Jurnal  Mahasiswa  Teknik
Informatika , Vol. 7, No. 6, Jan. 2024.
[11] R.  Q.  Rohmansa,  N.  Pratiwi,  And  M.  J.  Palepa, “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi
Discord Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika, Vol. 9, No. 1, Pp. 368– 378, 2024, Doi: 10.29100/Jipi.V9i1.4943.
[12] L. S. W. W. Keaan, Indriati, And Marji, “Analisis Sentimen  Review  Shopee  Berbahasa  Indonesia Menggunakan  Improved  K-Nearest  Neighbor  Dan Jaro  Winkler  Distance,” Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  Vol.  3, No.7,  Jul. 2019.  [Online].  Available:  Http://J- Ptiik.Ub.Ac.Id
[13] M. F. El Firdaus, Nurfaizah, And Sarmini, “Analisis Sentimen  Tokopedia  Pada  Ulasan  Di  Google Playstore  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier  Dan  K-Nearest  Neighbor,” Jurikom (Jurnal  Riset  Komputer) ,  Vol.  9,  No.  5,  P.  1329, Oct. 2022, Doi: 10.30865/Jurikom.V9i5.4774.
[14] J.  Josen,  “Analisis  Klasifikasi  Sentimen  Ulasan Pada  E-Commerce  Shopee  Berbasis  Word  Cloud Dengan  Metode  Naive  Bayes  Dan  K-Nearest Neighbor,” Salatiga, Jan. 2022.
[15] A.  Dwiki,  A.  Putra,  And  S.  Juanita,  “Analisis Sentimen  Pada  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Bibit Dan Bareksa Dengan Algoritma Knn,” Vol. 8, No.
2, 2021, [Online]. Available: Http://Jurnal.Mdp.Ac.Id
[16] M. F. El Firdaus, Nurfaizah, And Sarmini, “Analisis Sentimen  Tokopedia  Pada  Ulasan  Di  Google Playstore  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier  Dan  K-Nearest  Neighbor,” Jurikom (Jurnal  Riset  Komputer) ,  Vol.  9,  No.  5,  P.  1329, Oct. 2022, Doi: 10.30865/Jurikom.V9i5.4774.