## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 533-540 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5389
Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Identitas Kependudukan Digital Menggunakan Algoritma Logistic Regression dan K-Nearest Neighbor
Bagus Setiawan * , Kiki Ahmad Baihaqi, Euis Nurlaelasari, Hanny Hikmayanti Handayani
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* if20.bagussetiawan@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 kikiahmad@ubpkarawang.ac.id, 3 euis.nurlaelasari@ubpkarawang.ac.id,
4 hanny.hikmayanti@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: if20.bagussetiawan@mhs.ubpkarawang.ac.id Submitted: 21/06/2024 ; Accepted: 30/06/2024 ; Published : 30/06/2024
Abstrak− Pemerintah telah mengeluarkan inovasi terbaru Pengumpulan data dalam ranah data kependudukan yang mengandalkan teknologi digital melalui aplikasi seluler dengan menggunakan foto atau kode QR yang bertujuan untuk mengurangi penggunaan cetakan fisik kartu tanda penduduk serta ketersediaan blanko KTP dengan tujuan untuk menyederhanakan proses administrasi dan dokumen  kependudukan  tidak  lagi  memerlukan  pencetakan  atau  penyimpanan  dalam  format  fisik  seperti  berkas  KTP.  Dalam mengimplementasikan  aplikasi identitas  kependudukan  beberapa  masyarakat  merasa  cemas  karena  keterbatasan  akses  internet, kurangnya  pengetahuan  tentang  aplikasi,  serta  kekhawatiran  akan  keamanan  dan  privasi  data  identitas  dalam  format   digital. Peneilitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  ulasan  aplikasi  identitas  kependudukan  digital  dengan membandingkan algoritma logistic regression dan k-nearest neighbor. Dataset yang di ambil menggunakan library google play scraper pada python yang mendapatkan 1700 data mentah yang di ambil pada tanggal 12-februari sampai 26 Maret 2024 lalu di pre-processing  dan  mendapatkan  1108  data  bersih.  Hasil  penelitian  ini  mendapatkan  perbandingan  antara  algoritma  logisctic regression  dan  k-nearest  neighbor  bahwa  algoritma  k-nearest  neighbor  lebih  baik  di  bandingkan  dengan  algoritma  logistic regression dengan hasil akurasi sebesar 80.43% selisih 3.60% di bandingkan k-nearest neighbor.Dapat di simpulkan bahwa aplikasi identitas  kependudukan  digital  masih  tergolong  kurang  baik  dalam  penggunaanya  karena  memiliki  sentimen  negatif  sebanyak 73,9% dan dapat dilihat pada penelitian ini hasil perbandingan algoritma k-nearest neighbor membuktikan bahwa performanya lebih baik di bandingkan logistic regression.
Kata Kunci: IKD; Sentimen; Ulasan; Kependudukan; Logistic Regression; K-Nearest Neighbor
Abstract− The government has launched the latest innovation in data collection in the realm of population data which relies on digital technology through mobile applications using photos or QR codes which aims to reduce the use of physical prints of identity cards and the availability of blank KTPs with the aim of simplifying the administrative process and no longer requiring population documents. printing or saving in physical format such as an KTP file. In implementing the population identity application, some people feel anxious due to limited internet access, lack of knowledge about the application, as well as concerns about the security and privacy of identity data in digital format. This research aims to conduct sentiment analysis on reviews of digital population identity applications by comparing logistic regression and k-nearest neighbor algorithms. The dataset was taken using the Google Play Scraper library in Python which got 1700 raw data taken from 12-February to 26 March 2024 and then pre-processed and got 1108 clean data. The results of this research show that the comparison between the logistic regression algorithm and k -nearest neighbor algorithm shows that the k-nearest neighbor algorithm is better than the logistic regression algorithm with an accuracy result of 80.43%, a difference of 3.60% compared to k-nearest neighbor. So it can be concluded that the digital population identity application is still considered poor in its use because it has a negative sentiment of 73.9% and it can be seen in this research  that the comparison results of the k-nearest neighbor algorithm prove that its performance is better than logistic regression.
Keywords : IKD; Sentiment; Review; Population; Logistic Regression; K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi informasi telah mengubah kebiasaan manusia dalam kehidupannya. Berkembangnya teknologi informasi dan komunikasi telah meningkatkan efektivitas dan efisiensi tugas yang biasanya dilakukan oleh manusia [1].  Selain  itu,  teknologi  informasi  kini  menjadi  bagian  dari  aspek  sosial  budaya,  pertahanan,  ekonomi,  dan masyarakat.  Teknologi  informasi  merupakan  bagian  integral  dari  pemerintahan.  Karena  itu,  pemerintah  terus berinovasi [2] Aplikasi Identitas Kependudukan Digital merupakan salah satu inovasi yang dibuat untuk mendapatkan dokumen kartu tanda penduduk digital [3].
Pembuatan  data  kependudukan  digital  dapat  diakses  melalui  aplikasi  seluler  dengan  gambar  atau QR  Code dikenal dengan Identitas Kependudukan Digital (IKD). Pemerintah ingin meningkatkan efisiensi administrasi dengan mengurangi cetakan fisik Penggunaan blangko KTP Elektronik dan Kartu Tanda Penduduk (KTP) [4] [5]. Pemerintah berharap dengan adanya aplikasi IKD untuk keperluan administrasi, dokumen kependudukan tidak harus disimpan dalam bentuk  berkas fisik  KTP. Penggunaan blangko KTP elektronik  juga dapat menghemat anggaran pemerintah [6].
Kualitas dan efektivitas pengelolaan data populasi diperkirakan akan meningkat dengan perkembangan baru ini,  tetapi  ada  diskusi  yang  sedang  berlangsung  mengenai  cara  untuk  menggunakan  dan  menjaga  aplikasi  IKD. Beberapa  orang,  terutama  yang  berada  di  daerah  terpencil,  mengkhawatirkan  keterbatasan  akses  internet  dan minimnya interaksi mengenai aplikasi ini. Selain itu, ada kekhawatiran tentang keamanan data identitas digital pada ulasan IKD di play store di mana orang dapat berbagi pendapat dan komentar [7].
Analisis  sentimen,  juga  disebut  opini  mining  atau  kecerdasan  kreatif  emosional,  berguna  untuk  memproses bahasa  alami,  analisis  teks,  dan  komputasi  linguistik.  Ini  memungkinkan  untuk  mengidentifikasi,  mengekstrak,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 533-540 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5389
menghitung,  dan  mempelajari  data  secara  sistematis,  dan  menghasilkan  skor  f1,  akurasi,  presisi,  dan  recall  yang dihasilkan  oleh  algoritma  klasifikasi  sentimen[8].  Recall  menunjukkan  hasil  presentasi  data  yang  terklasifikasikan dengan benar, Akurasi mengindikasikan tingkat ketepatan model dalam melakukan klasifikasi yang benar, sementara presisi mengukur seberapa tepat data yang diminta sesuai dengan hasil prediksi yang diberikan oleh model [9].
Pada  penelitian  terdahulu  yang  telah  di  lakukan  oleh  Rita,  dkk,  ada  analisis  sentimen  terhadap  identitas kependudukan  digital  terkait  dengan  penggunaan  algoritma  support  vector  machine  mendapatkan  nilai  yang  baik dengan angka akurasi 77% dan nilai presisi di angka 92% [10]. Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Anshari, dkk,  mengenai  komprasi  payment  digital  untuk  mengetahui  sentimen  dari  ulasan  di  Google  Play  Store,  kami menerapkan  pendekatan  Support  Vector  Machine  (SVM),  penelitian  ini  menghasilkan  hasil  aplikasi  dana  yang mendapat nilai tertinggi dengan nilai akurasi 92.0%, presisi 92.0% [11]. Raja, dkk, juga melakukan penelitian tentang analisis pendapat pengguna Twitter mengenai kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM) melalui penggunaan teknik logistic regression dan mendapatkan nilai yang memiliki tingkat akurasi yang baik sebesar 77,0%, nilai presisi 95.0% dan menyimpulkan bahwa mayoritas orang mendukung kenaikan harga BBM  [12]. Lalu penelitian yang dilakukan oleh Tiara, dkk, menggunakan teknik K-NN untuk mengkategorikan persepsi publik mengenai kenaikan biaya BBM di Twitter. Pada perbandingan data pelatihan dan pengujian 90:10, tingkat akurasi sebesar 83.3% berhasil dicapai baik dengan  K=13  maupun  K=15  [13].  Dan  penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Audenza,  dkk,  mengenai  comparasion  of logistic regression, multinomialnb, svm, and k-nn methond on sentiment analysis of gojek app reviews on the google playstore. Diperoleh bahwa metode logistic regression ideal untuk membedakan ulasan positif dan negatif berdasarkan data ulasan aplikasi Gojek di google play store dengan nilai akurasi sebesar 82.45%, dan presisi sebesar 82.45% [14].
Analisis sentimen ulasan identitas kependudukan digital telah di lakukan sebelumnya menggunakan algoritma non-linear yaitu support vector machine dengan hasil negatif pada ulasan yang menunjukan ketidakpuasan masyarakat terhadap  identitas  kependudukan  digital  dengan  persentase  8.76%  positif,  12.97  netral,  dan  78.27%  negatif,  oleh karena itu penelitian ini akan mencari hasil dari ulasan identitas kependudukan digital dan perbandingan nilai akurasi dengan algoritma logistic dan k-nearest neighbor karena kedua algoritma tersebut bersifat linear, maka dari itu kedua algoritma tersebut baik untuk dilakukan perbandingan.
Berdasarkan  sebagaimana  telah  dijelaskan,  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  jumlah sentimen postif dan negatif yang ditemukan dalam ulasan aplikasi IKD, serta kata apa yang paling sering ditemukan dalam  ulasan  aplikasi.  Serta  membandingkan  algoritma  Logistic  Regression  dan  juga  K-Nearest  Neighbor  dalam klasifikasi sentimen ulasan pengguna aplikasi Identitas Kependudukan Digital dan juga dapat menjadi acuan, sumber informasi, dan bahan referensi bagi peneliti di masa mendatang dalam proses klasifikasi sentimen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian adalah serangkaian metode untuk  melakukan penelitian. Langkah-langkah penelitian dilakukan guna memperlancar proses penelitian sehingga hasil penelitian dapat tersusun dengan baik. Gambar 1 menunjukkan langkah-langkah penelitian.

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Pada gambar 1 dapat dilhat Tahap penelitian dimulai dari studi literatur. Kedua, tahap pengumpulan data ulasan pengguna  aplikasi.  Ketiga,  dataset  yang  telah  didapat  di  preprocessing  untuk  di  lakukan  penerapan  algoritma. Keempat, implementasi algoritma menggunakan Logistic regression dan K-nearest neighbor. Tahap terakhir tahapan penelitian evaluasi menggunakan confusion matrix.

## 2.1.1 Studi literatur
Tahap penelitian dimulai dengan melakukan studi literatur yaitu mempelajari dan memahami jurnal yang berkaitan dengan  algoritma  logistic  regression  dan  K-nearest  neighbor  dan  aplikasi  indentitas  kependudukan  digital  yang bersumber dari internet dan buku.

## 2.1.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  ulasan  pengguna  aplikasi  Identitas  Kependudukan  Digital  dengan  library  python Google_Play_Scrapper  digunakan.  Data  yang  di  kumpulkan  adalah  ulasan  terbaru  pada  tanggal  12  Februari  2024 sampai 26 Maret 2024. Dan mendapatkan data yang berjumlah 1700 data dengan informasi username pengguna, text, dan score ulasan pengguna

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 533-540 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5389

## 2.1.3 Pre-Processing
Tahap ini dalam proses menyiapkan data mentah untuk digunakan atau dianalisis dalam model pembelajaran mesin dilakukan.  Tahap  ini  sangat  penting  karena  kualitas  data  dan  karakteristik  data  dapat  sangat  memengaruhi  kinerja model. Untuk memilih data yang akan diproses dalam dokumen, tahapan pemrosesan Dilakukan untuk mengolah data mentah menjadi kumpulan data yang sudah siap digunakan [15]. Berikut adalah beberapa tahapan pre-processing yang dilakukan oleh penelitian ini:
a. Case folding : tahapan yang mengubah setiap huruf dalam dokumen menjadi huruf kecil  atau lower  case tetapi hanya huruf  "a" hingga "z" yang di ubah menjadi lower case .
b. Cleaning :  tahapan  mengurangi  kebisingan  selama  proses  klasifikasi  dengan  membersihkan  review  kata-kata  yang  tidak diperlukan. Semua karakter non-abjad dihapus.
c. Tokenize :  proses  pemecahan  kata  menjadi  kata-kata  tunggal  dilakukan  dengan  memindai  data  dan  setiap  kata terindentifikasi dan di pisahkan dengan kata yang lain oleh pemisah spasi.
d. Stopword Removal : daftar kata akan dibersihkan guna meningkatkan ketepatan klasifikasi.
e. Stemming : proses untuk mengidentifikasi stem atau kata dasar dari setiap kata dalam kalimat dengan membedakan kata-kata tersebut dari imbuhan seperti prefiks dan sufiks.
f. Pembototan kata : dalam proses di  lakukan pembobotan kata dengan TF-IDF  untuk  menilai relevansi  kata atau frasa dalam dokumen.
g. Labeling : Pada tahap ini mempunyai dua kategori label yaitu postif dan negatif. Pada kategori positif yaitu dengan ulasan yang memiliki score 3 sampai score 5 sedangkan untuk ulasan negatif memiliki score 1 dan score 2 dan di validasi oleh pakar bahasa indonesia.

## 2.1.4 Word Cloud
Word  Cloud  merupakan  gambar  visual  yang  menunjukkan  berapa  kali  kata-kata  muncul  dalam  kumpulan  teks. Frekuensi  kata  ditentukan  oleh  ukuran  huruf,  semakin  besar  ukuran  huruf,  semakin  banyak  kata  yang  muncul. Sebaliknya, semakin kecil ukuran huruf, semakin sedikit kata yang muncul [16].

## 2.1.5 Implementasi algoritma
Pada  tahap  berikutnya,  data  yang  sudah  siap  diolah  digunakan  untuk  memodelkan  klasifikasi  teks.  Sebelum  di implementasikan algoritma, data harus melalui tahapan pembobotan TF-IDF, metode yang diterapkan dalam analisis teks untuk  mengukur tingkat  kepentingan setiap kata atau frasa dalam suatu  dokumen  [17]. Kemudian data dibagi menjadi  80%  data  uji  dan  20%  data  latih.    Selanjutnya,  pemodelan  dilakukan  meggunakan  algoritma  Logistic regression dan K-nearest neighbor.

## a. Algoritma Logistic Regression
Teknik  Logistic  Regression  merupakan  sebuah  metode  statistik  yang  bekerja  berdasarkan  hubungan  antara variabel  satu  atau  lebih[18]. Probabilitas adalah suatu  peristiwa akan terjadi dari banyaknya peristiwa dalam suatu percobaan. Probabilitas selalu berkisar antara 0 dan 1[19].
O(Y) = 𝑝 (𝑦) 1−𝑝 (𝑦) (1)
Odds Ratio (O(Y)) adalah perbandingan antara probabilitas kejadian negatif dan probabilitas kejadian positif dari  suatu  variabel  Y.  Dalam  rumus  ini,  P(Y)  adalah  probabilitas  kejadian  positif,  sementara  1−P(Y)  adalah probabilitas kejadian negatif. Odds Ratio membantu  untuk memahami seberapa besar kemungkinan suatu  kejadian negatif terjadi dibandingkan dengan kejadian positif.
b. Algoritma K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor (KNN) termasuk kelompok instance-based learning. Algoritma ini juga merupakan salah satu teknik lazy learning. kNN dilakukan dengan mencari kelompok k objek dalam data training yang paling dekat (mirip)  dengan  objek  pada  data  baru  atau  data  testing  [20].  Jarak  Euclidean  dapat  dicari  dengan  menggunakan persamaan pada langkah-langkah algoritma KNN berikut :
𝑑 𝑖 √∑ (𝑥 𝑖 −𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 (2)
Menghitung jarak Euclidean  antara dua vektor dalam ruang n-dimensi. Di sini, xᵢ adalah komponen dari data training dan yᵢ adalah komponen dari data testing. Rumus ini menggunakan akar kuadrat dari jumlah kuadrat selisih antara setiap pasangan komponen dari kedua vektor. Parameter n adalah jumlah data atau dimensi dari vektor yang digunakan dalam perhitungan ini.

## 2.1.6 Evaluasi
Data yang sudah di lakukan penerapan algoritma Kemudian di evaluasi, tujuanya adalah untuk mengevaluasi model model algoritma klasifikasi  yang telah di  terapkan. Evaluasi  ini menggunakan confusion  matrix dengan mengukur akurasi  (Accuracy)  prediksi  dengan  mempertimbangkan  data  secara  keseluruhan,  baik  positif  maupun  negatif, perbandingan antara prediksi yang benar dengan prediksi yang benar positif secara keseluruhan (Precision), prediksi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 533-540 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5389
yang benar positif secara keseluruhan dibandingkan dengan total data yang benar positif (Recall), dan nilai rata-rata untuk Precision dan Recall (F1-Score).
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (3) Precession = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (5) F1-Score = 2𝑥 = 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑒𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑒𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Proses data dikumpulkan melalui python google-play-scraper dengan menggunakan google collab sebaga media code editor. Dan di peroleh data ulasan review sebanyak 1700 data yang di ambil berdasarkan tanggal 12 Februari 2024 sampai 26 Maret 2024. Pada gambar 2 penjelasan mengenai dataset.
Gambar 2. Data ulasan aplikasi identitas kependudukan digital
Pada gambar 2 dapat di lihat terdapat 4 atribut pada dataset yang berjumlah 1700 dataset dan hanya 2 yang akan di gunakan dalam analisis sentimen ini yaitu content atau isi ulasan dan score untuk pelabelan sementara.

## 3.2 Pre-Processing
Setelah  melakukan  pengambilan  data,  labeling  dan  validasi  oleh  pakar. Proses  selanjutnya  dilakukan  pembersihan data dengan dilakukan pre-processing. Berikut adalah tahap pre-processing pada penelitian.
a. Casefolding
Pada proses ini di  lakukan standarisasi  data beralih dari  huruf besar ke  huruf kecil. Hasil casefolding dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil case folding Sebelum Sesudah Berguna bangatðŸ‘•ðŸ‘ŒðŸ¤© berguna bangatðŸ‘•ðŸ‘ŒðŸ¤© Tidak bisa login hanya loading sajaŒ tidak bisa login hanya loading sajaŒ
b. Cleansing
Pada proses ini dilakukan perubahan atau penghapusan data yang tidak di inginkan seperti emoticon, angka, tanda baca, link, maupun karakter selain huruf. Hasli cleansing dilihat pada tabel 2.
Table 2. Hasil Cleansing Sebelum Sesudah berguna bangatðŸ‘•ðŸ‘ŒðŸ¤© berguna bangat tidak bisa login hanya loading sajaŒ tidak bisa login hanya loading saja
c. Tokenizing
Setelah  melaukan  cleansing  dilakukan  proses  tokenizing  pada  proses  ini  dilakukan  pemecahan  kata  yang awalnya sebuah kalimat di pecah menjadi token token sesusai dengan kalimat textnya. Dapat dilihat pada tabel 3.
Table 3. Hasil Tokenizing Sebelum Sesudah berguna bangat ['berguna','bangat']

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
tidak bisa login hanya loading saja
['tidak','bisa',’login’,’hanya’,’loading’,’saja’]
d. Stemming
Proses ini di lakukan penghapusan semua kata imbuhan yang ada pada kata menjadi kata dasar yang tersedia di kamus besar bahasa Indonesia. Sebagai contoh imbuhanya yaitu : meng-,me-,kan-,kan-,di-, dan sejenisnya. Dapat di lihat pada tabel 4.
Table 4. Hasil Stemming Sebelum Sesudah ['berguna','bangat'] Guna bangat ['gimana', 'cara', 'mengatasi','kesalahan', 'koneksi'] gimana cara atasi salah koneksi
e. Stopword Removal
Pada tahap ini melakukan penghapusan dan penyaringan kata pada data teks. Kata yang di hapus berupa kata yang di rasa tidak cukup penting dan tidak berpengaruh pada analisis sentimen ini. Dapat dilihat pada tabel 5.
Table 5. Hasil Stopword Removal Sebelum Sesudah Aplikasi sampah dah x download ttp ga bsa dbuka Aplikasi sudah download tetap ga bisa di buka
f. Pembobotan kata
Tahap  pembobotan  kata  ini  digunakan  untuk  menghitung  nilai  kata-kata  dalam  teks  yang  bertujuan  untuk mendapatkan nilai masing masing kata yang akan di gunakan sebagai fitur.  Tabel 6 menunjukkan hasil pembotoan kata.
Table 6. Hasil pembobotan kata Term TF IDF TF-IDF Capil 2  5.067676315  0.7710726739 Wifi 2 3.822460552  0.5816067751 Barcodenya 2 6.625820933  0.9674052731 Koneksi 1 2.84732932 0.3141852107 Masuk 5 3.014903021  0.5795384362 Gagal 1 4.48575477 0.8299608119
g. Labelling
Setelah dataset sudah di dapatkan kemudian data set tersebut di proses untuk labeling sentimen menjadi dua label yaitu positif dan negatif, dimana nilai negatif memiliki score ulasan 1-2, nilai positif 3-5 dan juga di validasi oleh pakar bahasa indonesia. Pada gambar 5 penjelasan mengenai dataset hasil validasi oleh pakar bahasa indonesia.
Table 7. Hasil Labelling Pakar Text Sentimen  Correct tolong saya paspor saya tablokir Positif Positif harus pakai wifi Negatif Positif sangat bermanfaat Positif Positif login nya sulit Positif Negatif ribed banget  udah pakai apk masih  tetap harus datang ke dukcapil bikin nambah krjaan Positif Negatif sayang sekali ini cuma bisa di gunakan di jabodetabek Negatif Positif

## 3.3 WordCloud
Hasil pengolahan data di representasikan menggunakan worldcloud . Setiap label sentiment negatif dan positif pada data di visualisasikan menggunakan wordcloud . Gambar  dan gambar 3 menunjukkan hasil dari worcloud sentimen positif dan negatisf.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 533-540 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5389
Berdasarkan visualisasi wordcloud diatas di ketahui kata-kata yang memiliki frekuensi paling sering muncul terbanyak yaitu daftar,urus,masuk,data. Gambar 3 menunjukan wordcloud ulasan sentimen positif yang sering muncul dengan tampilan kata yang terbesar.
Gambar 4. Hasil wordcloud sentimen negatif
Berdasarkan visualisasi wordcloud diatas di ketahui kata-kata yang memiliki frekuensi paling sering muncul terbanyak  yaitu  koneksi,wifi,data.  Gambar  4  menunjukan  wordcloud  ulasan  sentimen  negatif  yang  sering  muncul dengan tampilan kata yang terbesar.

## 3.4 Klasifikasi Algoritma
Setelah tahapan pre-processing selesai tahap berikutnya dilakukan klasifikasi. Tahap ini di lakukan mengguna code editor google collab menggunakan bahasa pemrograman python dan menggunakan algoritma logistic-regression dan k-nearest  neighbor.  Pada  tahap  ini  data  yang  di  gunakan  berjumlah  1108  data  yang  sudah  di  pre-processing  dan memiliki  2  label  sentimen  yaitu  positif  dan  negatif  yang  telah  di  validasi  oleh  pakar  bahasa  indonesia.  Gambar  5 menunjukkan hasil perbandingan label sentimen positif dan negatif.

## Gambar 5. Perbandingan sentimen negatif dan positif
Gambar 5 menjelaskan bahwa kelas positif mendapatkan jumlah sebanyak 73.9% data sedangkan kelas negatif sebanyak 26.1% data. Kemudian, data dipisahkan menjadi data training dan data testing dengan ratio 0.2 atau data training  80%  sebanyak    data  dan  data  testing  20%  sebanyak  222  data.  Data  yang  di  gunakan  untuk  mencari  nilai akurasi menggunakan algoritma adalah data testing. Berikut tabel 8 menunjukan hasil performance kedua algoritma.
Table 8. Hasil Performance algoritma NO Algoritma Akurasi(%) Precision(%) Recall(%) F1-Score(%) 1 Logistic regression 78.83% 71.63% 55.84% 55.34% 2 K-nearest Neighbor 82.43% 77.88% 65.97% 68.72%
Berdasarkan  pada  tabel  8  diatas  algoritma logistic regression mendapatkan  nilai accuracy 78.83%, recall 55.84%, precission 71.63%  dan f1-score 55.34%  dan  algoritma k-nearest  neighbor mendapatkan  nilai accuracy 82.43%, recall 65.97%, precission 77.88% dan f1-score 68.72%. dan dapat disimpulkan bahwa nilai performa akurasi dari model algoritma k-nearest neighbor lebih baik dengan nilai akurasi 82.43% dengan algoritma logistic regression dengan selisih 3.60% menjadi algortima k-nearest neighbor lebih baik dari algoritma logistic regression.

## 3.5 Evaluasi
Tahap evaluasi ini menggunakan confusion matrix untuk mengetahui bagaimana klasifikasi masing-masing algoritma bekerja pada jumlah data label yang diprediksi. Dan juga melakukan penghitungan ulang pada hasil akurasi yang di peroleh setiap algoritma.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Gambar 6. Confusion matrix logisctic regression
Berdasarkan gambar 6 menunjukan bahwa jumlah 168 True Positive, 43 False Positive, 4 False Negative dan 4  True  Negative. Setelah  itu  di  hitung  dengan  TP+FP+FN+TN  =  222  Kemudian (TP+TN)/222  =  0.788.  hasil  dari perhitungan ulang dengan confusion matrix Logistic regression adalah 78.8%.

## Gambar 7. Confusion matrix k-nearest neighbor
Berdasarkan gambar 7 menunjukan bahwa jumlah 165 True Positive,  32 False Positive, 7 False Negative dan 18 True Negatif . Kemudian di  hitung dengan TP+FP+FN+TN = 222 Kemudian (TP+TN)/222  = 0.824. hasil dari perhitungan ulang dengan confusion matrix K-Nearest Neighbor adalah 82.4%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari proses analisis aplikasi identitas kependudukan digital adalah bahwa aplikasi ini masih berkualitas rendah dalam penggunaanya oleh masyarakat dan masyarakat masih merasa kesulitan dalam menggunakan aplikasi identitas kependudukan digital karena memperoleh ulasan negatif sebesar 73.9% atau 819 ulasan negatif dan ulasan positif sebesar 26.1% atau 289 ulasan postif terhadap ulasan aplikasi identitas kependudukan digital. Oleh karena itu, aplikasi  identitas  kependudukan  digital  harus  diperbaiki  agar  lebih  efisien  dalam  menyediakan  layanan  data kependudukan  masyarakat  dan  membuat  penggunanya  puas.  Adapun  hal  lainya  yaitu  hasil  pengujian  untuk membandingkan  algoritma Logistic  Regression dan K-Nearest  Neighbor serta  mengetahui  performa  terbaik  kedua algoritma. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode K-nearest neighbor Adalah pendekatan paling optimal untuk menganalisis  sentimen  terkait  ulasan  aplikasi  identitas  kependudukan  digital  dengan  tingkat  akurasi  mencapai 82.43%,  presisi  sebesar  77.88%,  dan  recall  sebesar  65.97%.  Data  dapat  digunakan  sebagai  rekomendasi pengembangan  untuk  penelitian  berikutnya  yang  terbaru  dan  memperbanyak  data  lalu  mempertimbangkan  teknik pengolahan data yang lebih baik untuk meningkatkan performa dan kinerja algoritma.

## REFERENCES
[1] E.  Putri  Primawanti  and  H.  Ali,  “Pengaruh  Teknologi  Informasi,  Sistem  Informasi  Berbasis  Web  Dan  Knowledge Management  Terhadap  Kinerja  Karyawan  (Literature  Review  Executive  Support  Sistem  (Ess)  for  Business),” J.  Ekon. Manaj. Sist. Inf. , vol. 3, no. 3, pp. 267–285, 2022, doi: 10.31933/jemsi.v3i3.818.
[2] F. Parsakh Nursyamsyi and F. Noor Hasan, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Klasifikasi Sentimen Terhadap Aplikasi Identitas Kependudukan Digital Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan SVM,” Media Online , vol. 4, no. 3, pp. 1788–1798, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1517.
[3] N. Wahyuningsih and Hendry, “Perbandingan Metode Klasifikasi Dalam Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Identitas Kependudukan Digital (Ikd),” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 8, no. 4, pp. 1218–1227, 2023.
[4] R. Hidayat, R. Nur Rahman, M. Reifin Perdana, and Arbansyah, “Analisis Sentimen Aplikasi Identitas Kependudukan Digital

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
(IKD)Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  129–140,  2024,  [Online]. Available: https://doi.org/10.59581/jusiik-widyakarya.v2i1.2320
[5] D.  Pratmanto,  F.  F.  D.  Imaniawan,  and  V.  Maarif,  “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Identitas Kependudukan Digital Dengan Metode Naive Bayes Dan K-Nearest,” Comput.  J. Comput. Sci. Inf. Syst. , vol. 7, no. 2, pp. 155–166, 2023, doi: 10.24912/computatio.v7i2.26322.
[6] D.  D.  PURNAMASARI,  “pengguna  Identitas  Kependudukan  Digital  Ditarget  Capai  50  Juta  Jiwa  di  2023,”  2023. https://www.kompas.id/baca/polhuk/2023/05/03/pengguna-identitas-kependudukan-digital-ditarget-capai-50-juta-jiwa-di- 2023 (accessed Jan. 10, 2024).
[7] Sri Handriana Dewi Hastuti, “Pentingnya Pemanfaatan Data Kependudukan Di Era Digital,” Tek. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 1, no. 1, pp. 18–21, 2020, doi: 10.46764/teknimedia.v1i1.9.
[8] M. R. Ramli, “Analisis Sentimen Terhadap Opini Mahasiswa Terakit Pembelajaran Daring Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier dan SVM dengan Adaboost Pada media Sosial Twitter,” Universitas Siliwangi Tasikmalaya, 2022. [Online]. Available: http://repositori.unsil.ac.id/8460/
[9] V.  A.  Permadi,  “Analisis  Sentimen  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Review  Restoran  di  Singapura,” J. Buana Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 141–151, 2020, doi: 10.24002/jbi.v11i2.3769.
[10]  R. A. Lestari et al. , “penerapan Algoritma Support Vector Machine Pada Analisis Application Of Suppot Vector Machine Algorithm  In  Sentiment,” J.  Tek.  inform.  dan  ilmu  komput ,  vol.  10,  no.  5,  pp.  1063–1070,  2023,  doi: 10.25126/jtiik.2023107264.
[11]  R.  AL  Anshari et  al. ,  “Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  1)  Info  Artikel  Abstrak,” J.  Ilm.  Tek.  dan  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 118–128, 2023, doi: 10.55123.
[12]  M. Raja Nurhusen, J. Indra, and K. Ahmad Baihaqi, “JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM) Menggunakan Metode Logistic Regression,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 1, pp. 276–282, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5491.
[13]  S. Nurhaliza, Y. Yusra, and M. Fikry, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Kenaikan Harga BBM dengan Metode Support Vector Machine,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 4, p. 586, 2023, doi: 10.30865/json.v4i4.6322.
[14]  A. Maulana, I. K. Afifah, A. Mubarrak, and K. R. Fauzan, “Comparison of Logistic Regression , Multinomialnb , Svm , and K-Nn  Methods  on  Sentiment  Analysis  of  Gojek  App  Reviews  on  the  Google  Play  Store  Perbandingan  Metode  Logistic Regression , Multinomialnb , Svm , Dan K-Nn Pada Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi,” J, Tek. inform. , vol. 4, no. 6, pp. 1487–1494, 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.6.863.
[15]  Syahril  Dwi  Prasetyo,  Shofa  Shofiah  Hilabi,  and  Fitri  Nurapriani,  “Analisis  Sentimen  Relokasi  Ibukota  Nusantara Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  KNN,” J. KomtekInfo , vol. 10, pp. 1–7, 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[16]  R. Parlika, S. I. Pradika, A. M. Hakim, and K. R. N M, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Bitcoin Dan Cryptocurrency Berbasis Python Textblob,” J. Ilm. Teknol. Inf. dan Robot. , vol. 2, no. 2, pp. 33–37, 2020, doi: 10.33005/jifti.v2i2.22.
[17]  V. Dwi Antonio, S. Efendi, and H. Mawengkang, “Sentiment Analysis for Covid-19 in Indonesia on Twitter with TF-IDF Featured Extraction and Stochastic Gradient Descent,” Int. J. Nonlinear Anal. Appl , vol. 13, no. 1, pp. 2008–6822, 2022, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.22075/ijnaa.2021.5735
[18]  B.  Ramadhani  and    ryan  randy  Suryono,  “Komparasi  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Logistic  regression  Untuk  Analisis Sentimen Metaverse,” J. Mnemon. , vol. 7, no. 1, pp. 31–39, 2024, doi: 10.36040/mnemonic.v7i1.8977.
[19]  M.  I.  Gunawan,  D.  Sugiarto,  and  I.  Mardianto,  “Peningkatan  Kinerja  Akurasi  Prediksi  Penyakit  Diabetes  Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 3, p. 280, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i3.40718.
[20]  H.  Leidiyana,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Penentuan  Resiko  Kredit  Kepemilikan  Kendaraan Bermotor,” J. Penelit. Ilmu Komputer, Syst. Embed. Log. , vol. 1, no. 1, pp. 65–76, 2020.