## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4434

## Sentiment Analysis Pada Masyarakat Terhadap LRT Kota Palembang Menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor
Siti Nur Arafah*, Fathoni
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1,* 09031281823145@student.unsri.ac.id, 2 fathoni@unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: 09031281823145@student.unsri.ac.id
Abstrak− LRT merupakan sistem transportasi cepat yang berkelanjutan, yang dibangun untuk mengatasi masalah kemacetan di  kota  Palembang.  Agar  dapat  menarik  minat  masyarakat  untuk  beralih  menggunakan  transportasi  umum  dibandingkan dengan  transportasi  pribadi  salah  satunya  dengan  meningkatkan  kualitas  pelayanan  yang  diberikan.  Analisis  sentimen digunakan  untuk  mengelompokkan opini  positif  dan  negatif  pada  pengguna jasa transportasi  LRT  Kota  Palembang.  Selain melakukan  penarikan  data  melalui  crawling  data  pada  data  tweet,  peneliti  juga  melakukan  penyebaran  kuesioner.  Dalam melakukan  proses  klasifikasi  analisis  sentimen,  penelitian  ini  menggunakan  metode  Improved  K-Nearest  Neighbor  yang merupakan  modifikasi  dari  metode  K-Nearest  Neighbor.  Hasil  penelitian  ini  merupakan  data  latih  dan  uji  terhadap  1617 record data yang menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 74.07% pada 90% data latih dan 10% data uji, dengan nilai presisi 70%, recall 56% dan f-1 score 59%, sedangkan akurasi terendah dengan nilai akurasi 63.04% pada 50% data latih dan 50% data uji, dengan presisi 44%, recall 42% dan f-1 score 42%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; K-Nearest Neighbor; Light Rail Transit (LRT)
Abstract − The LRT is a sustainable fast transportation system, which was built to overcome the congestion problem in the city  of  Palembang.  In  order  to  attract  people's  interest  to  switch  to  using  public  transportation  compared  to  private transportation, one of them is by improving the quality of services provided. Sentiment analysis is used to classify positive and  negative  opinions  on  users  of  Palembang  City  LRT  transportation  services.  In  addition  to  retrieving  data  through crawling  data  on  tweet  data,  the  researchers  also  distributed  questionnaires.  In  conducting  the  classification  process  of sentiment  analysis,  this  study  uses  the  Improved  K-Nearest  Neighbor  method  which  is  a  modification  of  the  K-Nearest Neighbor method. The results of this research are testing and training data on 1617 data records and the highest accuracy of 74.07%  on  90%  training  data  and  10%  testing  data,  with  70%  precision,  56%  recall  and  59%  f-1  score,  while  the  lowest accuracy with an accuracy of 63.04% on 50% training data and 50% testing data, with 44% precision, 42% recall and 42% f- 1 score
Keywords : Sentiment Analysis; K-Nearest Neighbor; Light Rail Transit (LRT)

## 1. PENDAHULUAN
Sistem transportasi di Indonesia saat ini telah berkembang pesat dan memberikan mobilitas yang  tinggi kepada masyarakat.  Berdasarkan  Sensus  penduduk  tahun  2020  Sumatera  Selatan,  Kepadatan  Penduduk  di  Kota Palembang mencapai hingga 1.7 juta jiwa, yang dimana mengakibatkan kemacetan lalu lintas di Kota Palembang semakin  tahunnya  semakin  parah  sebesar  6  kali  lipat.  Transportasi  berfungsi  sebagai  sarana  penghubung  antar tempat maupun wilayah, untuk membuat masyarakat beralih menggunakan transportasi umum masyarakat akan menuntut  pelayanan  dan  fasilitas  yang  lebih  baik  sesuai  dengan  kebutuhannya.  Sebagai  salah  satu  contoh transportasi umum di Kota Palembang yaitu Light Rail Transit (LRT). LRT merupakan sistem transportasi cepat berkelanjutan yang dibangun untuk mengatasi masalah kemacetan di kota Palembang[1]. LRT dioperasikan oleh PT.  Kereta  Api  Indonesia  Divisi  Regional III  Palembang,  yang  memiliki  beberapa  jalur  layanan,  yang  dimulai dari  stasiun  Bandara Internasional  Sultan Mahmud  Badaruddin II sampai Jakabaring Sport City[2].  Dilihat dari tingkat kemacetan Kota Palembang, masih banyak masyarakat yang menggunakan kendaraan pribadi dan belum beralih  menggunakan  LRT  sebagai  alat  transportasi  umum.  Hal  ini  perlu  dipertimbangkan  lebih  lanjut,  untuk mengetahui pendapat masyarakat mengenai apa yang dirasakan ketika menggunakan LRT Palembang, sehingga informasi  yang  didapatkan  bisa  menjadi  standar  dan  solusi  dalam  pengambilan  keputusan  pemerintah  untuk meningkatkan pelayanan dan kualitas pada LRT kota Palembang.
Twitter  merupakan  layanan  dari  jejaring  media  sosial,  yang  memungkinkan  penggunanya  untuk  dapat berinteraksi  dengan  pengguna  lainnya  dalam  sebuah  pesan  yang  berbasis  teks  hingga  280  karakter (tweets)[3]. LRT merupakan salah satu transportasi yang banyak dibahas di media sosial Twitter. Twitter menyediakan data yang  tersedia  melalui  Twitter  API,  sehingga  memudahkan  proses  pengumpulan tweets dalam  jumlah  besar[4]. Pada pengguna twitter API, tweets akan diolah menjadi data untuk pencarian sesuai keywords , data tersebut akan diproses  menggunakan  analisis  sentimen,  yang  apabila  diproses  dengan  baik  dan  benar  dapat  menghasilkan informasi  yang  dapat  berguna  dalam  pengambilan  keputusan  dan  meningkatkan  persepsi  seorang  akan  sesuatu hal  yang baru diketahui.  Selain melakukan penarikan data melalui crawling data pada data tweet , peneliti juga melakukan  penyebaran  kuesioner.  Alasan  peneliti  melakukan  penyebaran  kuesioner,  peneliti  ingin  melihat respon  masyarakat  secara  langsung  terhadap  penggunaan  fasilitas  dan  layanan  LRT  Palembang,  dengan menggunakan  kuesioner  peneliti  bisa  mendapatkan  reaksi  dan  opini  masyarakat  yang  lebih  beragam,  serta mendapatkan record data yang lebih banyak dari proses crawling data pada twitter .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4434
Analisis  sentimen  atau opinion  mining adalah  proses  otomatis  untuk  memahami,  mengekstraksi,  dan memproses atau mengolah data berbentuk tekstual untuk memperoleh informasi sentimen yang terkandung pada kalimat opini[5]. Pada Penelitian ini, Analisis sentimen digunakan untuk mengelompokkan opini positif, negatif dan netral  pada pengguna jasa transportasi  LRT  Kota Palembang.  Dalam melakukan proses klasifikasi  analisis sentimen,  dilakukan  menggunakan  metode Improved  K-Nearest  Neighbor yang  merupakan  modifikasi  dari metode K-Nearest  Neighbor . Modifikasi  dilakukan karena ada perubahan penentuan nilai-k, dimana penentuan nilai-k tetap dilakukan hanya saja setiap kategori memiliki nilai-k yang berbeda[6]. Metode ini bersifat fleksibel dan tangguh terhadap data yang noisy serta efektif digunakan dengan jumlah data latih yang besar.
Salah  satu  penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh  Okfalisa  tahun  2017  yaitu  dengan  melakukan perbandingan  antara  metode  KNN  dan  metode Improved KNN  pada  data Conditional  Cash  Transfer Implementation Unit (Unit Pelaksana Program Keluarga Harapan) dengan  7395 record data. Penelitian tersebut memiliki hasil yaitu dengan menggunakan metode K-NN mendapatkan akurasi tertinggi 94.95% dengan rata-rata akurasi  selama  pengujian  93.94%  dan  akurasi  tertinggi  dengan  menggunakan  metode Improved KNN mendapatkan akurasi tertinggi 99.51% dengan dengan rata-rata akurasi 99.20% [7].
Penelitian analisis sentimen lainnya yaitu oleh Daeli dan Adiwijaya pada tahun 2020, penelitian tersebut menggunakan  objek review film    pada  Twitter  dengan  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor. Hasil  dari penelitian tersebut memiliki hasil accuracy sebesar 96.08% pada nilai k=3 [8].
Penelitian lain mengenai analisis sentimen dilakukan oleh Salam pada tahun 2018, dengan menggunakan objek  komentar  pada  jasa  ekspedisi  barang  J&T express Indonesia  yang  diambil  dari  sosial  media facebook dengan menggunakan metode KNN. Penelitian tersebut bertujuan untuk mengetahui persentase sentimen positif dan  negatif  dari  pengguna facebook dengan  metode K-Nearest  Neighbor ,  adapun  hasil  dari  pengujian  yang diperoleh yaitu nilai accuracy sebesar 79.21% dengan uji coba sebanyak 6 kali [9].
Penelitian  Analisis  Sentimen  yang  dilakukan  oleh  Deviyanto  dan  Wahyudi  tahun  2018  tentang  Pilkada DKI  2017  pada  data  twitter,  dengan  menggunakan  jumlah  2000  data  dan  menerapkan  metode  algoritma  KNN dengan  pembobotan  kata  TF-IDF  dan  fungsi Cosine  Similarity ,  Penelitian  tersebut  memperoleh  nilai  akurasi terbesar 67.2% ketika k=5, presisi tertinggi 56.94% ketika k=5, dan recall 78.24% dengan k=15 [10]. Adapun  penelitian  tentang  analisis  sentimen  lainnya,  yaitu  pada  ulasan  pengguna  aplikasi  bibit  dan bareksa  dengan  algoritma  KNN  yang  dilakukan  oleh  Putra  dan  Juanita  tahun  2021.  Berdasarkan  hasil  yang diperoleh dari tahapan dengan menggunakan algoritma k-nearest neighbors dan perbandingan data 60:40 untuk data training dan  data testing ,  maka  nilai  akurasi, precision dan recall yang  dihasilkan  dari  tiap  aplikasi  yaitu untuk bibit 85.14% , 91.91%, dan 76.44% sedangkan untuk bareksa yaitu 81.70% , 87.15%, dan75.73% [11].
Berdasarkan latar belakang dan penelitian terkait, didapatkan rumusan masalah pada penelitian ini, yaitu bagaimana  hasil  dari  klasifikasi  sentimen  masyarakat  terhadap  LRT  Kota  Palembang  dan  dengan  menerapkan metode Improved  K-Nearest  Neighbor (KNN)  berapa hasil  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari  sentimen  yang didapatkan.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menerapkan  metode Improved KNN  pada  bidang  analisis sentimen,  untuk  mengetahui  hasil  klasifikasi  sentimen  dari  masyarakat  terhadap  LRT  Kota  Palembang,  serta untuk  mengetahui  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dengan  menerapkan  metode Improved KNN  pada  analisis sentimen masyarakat terhadap LRT Kota Palembang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian adalah acuan, pedoman dan tahapan yang diterapkan pada sebuah penelitian untuk mencapai tujuan  dari  penelitian tersebut.  Tahapan  penelitian  memiliki rencana  kerja  yang  sistematis  sehingga  hasil  yang didapatkan dapat sesuai dengan yang diharapkan. Oleh karena itu diperlukan tahapan yang tersusun. Gambar 1. merupakan tahapan yang dilakukan pada penyusunan penelitian Sentiment Analysis Pada Masyarakat  Terhadap Light Rail Transit (LRT) Kota Palembang menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4434
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan terhadap Gambar 1. Tahapan penelitian Sentiment Analysis pada Masyarakat Terhadap LRT Kota Palembang Menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor .
1. Tahap  pertama  pada  penelitian  ini  adalah  proses  mengidentifikasi  masalah  terhadap  penelitian  analisis sentimen pada masyarakat terhadap LRT Kota Palembang,
2. Tahap kedua, melakukan analisa kebutuhan data apa saja yang akan digunakan pada penelitian ini, mulai dari data yang akan diolah sampai tools atau alat bantu apa saja yang digunakan,
3. Tahap  selanjutnya,  melakukan  proses  pencarian  referensi  terhadap  penelitian  terdahulu  atau  studi  literatur, dengan cara mencari referensi penelitian sejenis atau penelitian terdahulu,
4. Tahapan  keempat  adalah  pengumpulan  data  dengan  proses crawling data  dan  melakukan  survey  melalui kuesioner dengan target penyebaran pengguna LRT Palembang,
a. Pertama, peneliti mengambil data dengan menarik sampel data dari twitter dengan kata kunci “LRT” atau “LRT Palembang” atau “LRT Sumsel”dengan menggunakan media bantuan tools python 3 .
b. Kedua,  peneliti  menyebarkan  kuesioner  kepada  pengguna  LRT  Palembang  untuk  mendapatkan  opini terkait penggunaan LRT baik fasilitas maupun pelayanan yang ada pada LRT Palembang.
5. Tahap  kelima,  melakukan  pemrosesan  data  dengan  menggunakan  tahapan  proses text  mining terhadap  data sentimen yang sudah dikumpulkan, mulai dari proses preprocessing yang terdiri dari case folding, tokenizing, filtering, dan stemming data pada analisis sentimen masyarakat terhadap LRT Kota Palembang,
6. Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  pembobotan  kata  menggunakan  TF-IDF,  data  yang  telah melalui proses text mining pada penelitian, akan dilakukan proses pembobotan kata,
7. Tahap selanjutnya adalah mengelola data dengan cara mengklasifikasi  data yang sudah diproses pada tahap sebelumnya  dengan  menggunakan  alat  bantu Python  3 serta  dengan  menggunakan  Metode Improved  K- Nearest Neighbor ,
8. Selanjutnya,  tahap  implementasi  olah  data  yaitu  dengan  bantuan tools  Python  3 memasukan  operator- operator yang sudah disediakan dari analisis sentimen yang sudah didapat,
9. Hasil dari olah data pada Sentiment Analysis pada Masyarakat terhadap LRT Kota Palembang menggunakan Metode Improved  K-Nearest  Neighbor ,  akan  didapatkan output berupa  hasil  akurasi  dari  metode  yang digunakan dan klasifikasi sentimen masyarakat terhadap LRT Kota Palembang,
10. Kesimpulan dan Saran berupa hasil akhir dari penelitian Sentiment Analysis pada Masyarakat terhadap LRT Kota Palembang menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor .

## 2.2 Analisis Sentimen
Analisis sentimen dilakukan untuk melihat setiap opini atau kecenderungan opini terhadap suatu isu atau objek dari  seseorang,  apakah  cenderung  memiliki  pandangan  atau  opini  yang  bersifat  positif  atau  negatif[12].  Pada penelitian ini analisis sentimen dibagi menjadi 3 kategori, yaitu sentimen positif, sentimen negatif dan sentimen netral.  Sentimen  positif  adalah  kalimat  pernyataan  yang  mengandung  dukungan,  dan  penilaian  positif  pada sebuah objek, sentimen negatif adalah kalimat pernyataan yang mengandung kalimat kecaman ataupun kritikan pada  sebuah  objek,  sedangkan  kalimat  netral  adalah  pernyataan  yang  tidak  mengandung  kalimat  dukungan maupun kritikan yang membangkitkan emosi pembaca pada sebuah objek[13].

## 2.3 Preprocessing Text
Text mining merupakan salah satu teknik yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi, dimana text mining merupakan variasi dari data mining yang berusaha menemukan pola yang menarik dari sekumpulan data tekstual yang  berjumlah  besar[14]. Preprocessing  Text merupakan  tahapan  awal  dari text  mining yang  meliputi  proses untuk  mempersiapkan  data  tekstual  yang  akan  digunakan  agar  dapat  diproses  pada  tahapan  berikutnya.  Proses Pre-Processing berfungsi untuk membersihkan data yang terduplikat dan noise [15].  Pada tahapan preprocessing dilakukan  4  proses  lainnya  yaitu case  folding,  tokenizing,  filtering dan stemming. Adapun  alur  dari  tahapan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4434
preprocessing pada Gambar  2. Setelah  data  bersih  maka  dilakukan  proses  pelabelan  secara  otomatis  dengan tools python 3 dan penerapan library NLTK, library Sastrawi dan library polarity untuk penentuan nilai polarity dari sentimen.
Gambar 2. Alur Preprocessing Text

## 2.4 Pembobotan Kata (TF-IDF)
Penelitian ini menerapkan pembobotan kata atau TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document  Frequency ). TF- IDF  merupakan  suatu  metode  pembobotan  kata  terhadap  suatu  dokumen.  Metode  ini  menggabungkan  dua konsep  perhitungan  bobot  yaitu  frekuensi  kemunculan  kata  dan  inverse  frekuensi  dokumen  yang  mengandung kata  tersebut. Frekuensi  kemunculan  dari  kata  di dalam  dokumen  yang  diberikan,  akan  menunjukkan  seberapa pentingnya kata di dalam sebuah dokumen tersebut. Frekuensi dari dokumen  yang memiliki kata tersebut, akan menunjukkan  seberapa  umumnya  jenis  kata  tersebut.  Bobot  kata  akan  semakin  besar,  apabila  sering  muncul didalam  sebuah  dokumen,  dan  akan  semakin  kecil  jika  kemunculannya  berada  di  dalam  banyak  dokumen[16]. Pada Algoritma TF-IDF digunakan rumus dengan persamaan (1) sebagai berikut:
𝐼𝐷𝐹 = log 𝑁 𝑑𝑓 (1) Keterangan IDF
= Inverse Document Frequency N = jumlah banyak dokumen/data df = banyak dokumen yang mengandung kata yang dicari

## 2.5 Klasifikasi Improved KNN
Penelitian ini menggunakan metode Improved KNN. Improved K-Nearest  Neighbor merupakan  pengembangan dari  metode K-Nearest  Neighbor (K-NN),  yang  mana  perbedaannya  terdapat  pada  pembobotan  nilai-k.  Pada Improved KNN dilakukan perhitungan bobot pada tiap data latih berdasarkan data uji dan data latih lainnya, serta kelas  dari  data  uji  ditentukan  oleh  bobot  data  latih  yang  terbesar[17].  Untuk  menghitung  kemiripan  antara  dua dokumen,  digunakan  metode Cosine  Similarity (CosSim).  Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung cosine similarity dapat dilihat pada persamaan (2) sebagai berikut:
cos(𝜃 𝑄𝐷 ) = −𝒃±√𝒃 𝟐 −𝟒𝒂𝒄 √∑ (𝑄 𝑖 ) 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 .√∑ (𝐷 𝑖 ) 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 (2)
Keterangan:
Cos (𝜃 𝑄𝐷 ) = Kemiripan dokumen Q terhadap dokumen D Q
= Data Uji
D = Data Latih N = Banyaknya data
Persamaan di  atas dilakukan untuk melakukan perhitungan penetapan k-values pada algoritma Improved K-Nearest  Neighbor ,  dengan  mengurutkan  secara  menurun  terlebih  dahulu  hasil  dari  perhitungan  similaritas pada setiap kategori.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dilakukan dengan dua teknik yaitu crawling data dari media sosial twitter dan survey kuesioner dari pengguna jasa LRT Kota Palembang. Crawling data adalah teknik pengumpulan data dari media sosial  dengan  menyertakan  API  ( Application  Programming  Interface ). Twitter API  terdiri  atas Twitter  Search dan Twitter  Streaming API.  Keduanya  memiliki  perbedaan  dimana Twitter  Search API  memiliki  fungsi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4434
pencarian  ke  masa  lampau  sedangkan  untuk Twitter  Streaming API  memiliki  fungsi  pencarian  ke  masa  yang akan datang[18]. Pada proses ini peneliti menggunakan library python 3 untuk menarik data sentimen mengenai #LRTPalembang  atau  #LRTSumsel.  Adapun library yang  digunakan  adalah tweepy dan csv,  library  tweepy merupakan tools bantu  dengan  menggunakan access  token dan access  key untuk  menghubungkan  data  dari twitter kedalam notebook jupyterlab pada python 3. Lalu fungsi library csv merupakan proses untuk menyimpan data tweet tersebut  kedalam  file  ekstensi csv. Adapun  teknik  pengumpulan  data  yang  kedua  yaitu  survey kuesioner  yaitu  tahapan  proses  pengumpulan  data  dengan  menyebarkan  seperangkat  pertanyaan  kepada responden  pengguna  LRT  Palembang.  Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  kuesioner  yang  berupa  pendapat masyarakat  langsung  sebagai  pengguna  pelayanan  dan  fasilitas  yang  terdapat  pada  LRT  Palembang.  Adapun berikut gambar sampel data dengan teknik crawling. Pada Tabel 1 merupakan sampel data yang diambil dengan cara crawling data dari media sosial twitter.
Tabel 1. Sampel Data Crawling Twitter
text
b'Akhirnya naik LRT di Palembang\nhttps://t.co/dzpa68vCYn\n\n#lrtpalembang' b'Bagi  turis  yang  main  ke  Palembang  mau  coba naik  lrt,  setelah  tap  liat  depart  keretanya,  klo  keretanya  5 menit nyampe boleh naik ke peron klo blm jgn naik ke peron krn gak diperbolehkam'
b'felt so lucky di  palembang ada lrt  , jadi remaja remaja depresi  seperti kita dapat  menggunakannya untuk stress relief and go for short trip xixi https://t.co/GHSbSdt18Q' b'KAI Palembang tambah delapan perjalanan LRT Sumsel https://t.co/lgAtKvnjSv' b'Akhirnya naik LRT di Palembang\nhttps://t.co/dzpa68vCYn\n\n#lrtpalembang'

## 3.2 Preprocessing Text
Pada  tahap  preprocessing  terdapat  beberapa  tahapan  lainnya  yang  akan  dilakukan,  dimulai  dari case  folding, tokenizing,  filtering dan stemming. Pada  tahapan  ini  akan  dimasukan  data  berupa  teks  yang  berasal  dari  data yang  sudah  dikumpulkan  mengenai  LRT  Kota  Palembang.  Sebelum  melakukan  proses  klasifikasi,  pada penelitian  ini  proses  yang  dilakukan  adalah  melakukan  proses  pemanggilan  operator  serta  mengakses  file  data sentimen  yang  sudah  di sorting yang  memiliki  format  CSV  atau  sudah  dinamakan  “data.csv”  serta  sudah dikumpulkan  dan  akan  diolah  kedalam  tahapan preprocessing .  Pada  proses  ini  peneliti  menggunakan library pandas dan numpy untuk memanggil data yang telah dikumpulkan. Adapun tahapan preprocessing :
a. Case Folding
Tahapan  ini  merupakan  proses  penyamaan  bentuk  huruf  pada  dokumen  teks.  Proses  yang  dilakukan  yaitu perubahan kata-kata yang sebelumnya mengandung huruf “ capital” menjadi huruf “ lowercase”. proses pertama dari rangkaian preprocessing ialah mengubah semua huruf dalam dokumen menjadi huruf kecil. Hanya huruf A- Z  yang  diterima,  penyamaan  huruf  dilakukan  karena  perbedaan  bentuk  huruf  pada  data  sentimen  akan mengganggu proses selanjutnya[19].  Proses ini merupakan pemanggilan operator transform cases yang dimana proses  dapat  secara  otomatis  mengubah  semua  huruf  pada  teks  menjadi  huruf  kecil  semua  atau  menjadi  huruf kapital semua,
Tabel 2. Data Proses Case Folding Input Output Untuk  Pelayanan  Sudah  Cukup  Memuaskan Tetapi Untuk Petugas Nya Kurang Ramah Untuk Fasilitas Sudah Bagus Hanya Saja Tempat Sholat Ada Beberapa Yang Kurang Bersih untuk  pelayanan  sudah  cukup  memuaskan  tetapi untuk  petugas  nya  kurang  ramah  untuk  fasilitas sudah  bagus  hanya  saja  tempat  sholat  ada beberapa yang kurang bersih
b. Tokenizing
Tahapan  ini  dilakukan  proses  pemotongan  tiap  kata  dalam  kalimat  atau parsing dengan  menggunakan  spasi sebagai  delimiter  yang  akan  menghasilkan  token  berupa  kata  untuk  memudahkan  dalam  proses  mendapatkan hasil frekuensi kata tiap kalimat[20].
Tabel 3. Data Proses Tokenizing Input Output untuk  pelayanan  sudah  cukup  memuaskan  tetapi untuk  petugas  nya  kurang  ramah  untuk  fasilitas sudah  bagus  hanya  saja  tempat  sholat  ada beberapa yang kurang bersih 'untuk', 'pelayanan', 'sudah', 'cukup', 'memuaskan', 'tetapi',  'untuk',  'petugas',  'nya',  'kurang',  'ramah', 'untuk',  'fasilitas',  'sudah',  'bagus',  'hanya',  'saja', 'tempat', 'sholat', 'ada', 'beberapa', 'yang', 'kurang',
'bersih'
c. Filtering

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4434
Proses  Filtering  digunakan  untuk  mengambil  kata-kata  yang  penting  dari  hasil  tokenizing.    Kata  umum  yang biasanya  muncul  dan  tidak  memiliki  makna  disebut  dengan stopword .  Misalnya  penggunaan  kata  penghubung seperti dan, yang, serta, setelah, dan lainnya. Penghilangan stopword dilakukan karena dapat mengurangi ukuran index , level noise dan waktu pemrosesan[21].
Tabel 4. Data Proses Filtering Input Output ‘untuk’, ‘pelayanan’, ‘sudah’, ‘cukup’,
‘memuaskan',  'tetapi',  'untuk',  'petugas',  'nya',
'kurang',  'ramah',  'untuk',  'fasilitas',  'sudah', 'bagus',  'hanya',  'saja',  'tempat',  'sholat',  'ada', 'beberapa', 'yang', 'kurang', 'bersih' 'pelayanan',  'memuaskan',  'petugas',  'ramah', 'fasilitas', 'bagus', 'sholat', 'bersih'
Tujuan utama dalam penerapan proses stopwords ini adalah untuk mengurangi jumlah kata dalam sebuah dokumen yang nantinya akan berpengaruh dalam kecepatan dan performa Natural Language Processing (NLP).

## d. Stemming
Proses stemming merupakan tahapan menghapus huruf yang menjadi kata imbuhan dalam sebuah kata yang ada dalam  sentimen  yang  telah  dilakukan  proses preprocessing sebelumnya.  Seperti  kata  “pelayanan”  menjadi “layan”, kata “bekerja” menjadi “kerja” dan “sepertinya” menjadi “seperti”. Imbuhan yang dihapus yaitu awalan, akhiran maupun awalan dan akhiran sehingga menjadi kata dasar[22].
Tabel 5. Data Proses Stemming Input Output 'untuk', 'pelayanan', 'sudah', 'cukup', 'memuaskan', 'tetapi',  'untuk',  'petugas',  'nya',  'kurang',  'ramah', 'untuk',  'fasilitas',  'sudah',  'bagus',  'hanya',  'saja', 'tempat',  'sholat', 'ada', 'beberapa', 'yang', 'kurang', 'bersih' 'pelayanan',  'memuaskan',  'petugas',  'ramah', 'fasilitas', 'bagus', 'sholat', 'bersih'

## 3.3 Pembobotan Kata TF-IDF
Setelah  proses preprocessing ,  selanjutnya  peneliti  melanjutkan  tahapan  TF-IDF  yang  dimana  dilakukan perhitungan  bobot  frekuensi  kemunculan  dari  kata  didalam  dokumen  yang  diberikan.  Hasil  yang  didapatkan setelah dilakukan pembobotan dapat dilihat pada Gambar 3 sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil Ranking Kata TF-IDF
Dari Gambar 3 dapat diketahui bahwa 3 kata yang paling banyak digunakan dalam sentiment masyarakat terhadap LRT Kota Palembang adalah kata “guna”, “lrt”, dan “stasiun”.

## 3.4 Analisis Sentimen
Selanjutnya, data sentimen yang sudah diproses pada tahap preprocessing dan Tf-IDF, sentimen dibagi menjadi 3 kelompok sentimen yaitu sentimen positif, sentimen negatif dan sentimen netral melalui proses pelabelan data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4434
dengan  menggunakan Library  Polarity. Dengan  menentukan polarity dari  sentimen,  dengan  ketentuan  jika sentimen  memiliki polarity 0  maka  memiliki  sentimen  netral,  jika  sentimen  memiliki polarity >  0.0  maka memiliki  sentimen  positif,  sebaliknya  jika  sentimen  memiliki polarity <  0  maka  memiliki  sentimen  negatif. Adapun grafik persentase dari pembagian data sentimen pada Tabel 6.
Tabel 6. Pembagian Data Sentimen No Sentimen Jumlah 1 Positif 1107 2 Netral 205 3 Negatif 305 Total Data 1617
Dari  tabel  5 dapat  dilihat  Sentimen terhadap LRT Kota Palembang yang berisi  kalimat positif memiliki jumlah label data sebanyak 1107 atau 68%, lalu sentimen negatif berjumlah 305 atau 19%, serta sentimen netral yang  berjumlah  205  atau  13%  dari  total  seluruh  sentimen  yang  didapatkan.  Hasil  tersebut  membuktikan sebanyak  68%  masyarakat  memberikan  sentimen  positif  terhadap  Pelayanan  dan  Fasilitas  dari  LRT  Kota Palembang.

## 3.5 Proses Klasifikasi Improved KNN
Pada proses ini merupakan proses utama dari sentimen analisis terhadap fasilitas dan layanan penggunaan LRT Palembang.  Pada  proses  ini  dilakukan  uji  coba  analisis  sentimen  mengenai  fasilitas  dan  layanan  penggunaan LRT  Palembang  yang  didapat  dari  Twitter  serta  melakukan  penyebaran  kuesioner  menggunakan  metode Improved K-Nearest Neighbor dengan menggunakan tools python 3 , 1617 record data, dan dengan melakukan 5 kali uji coba confusion matrix yang hasil data ujinya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 7. Hasil Data Uji Confusion Matrix No Record Data Data Training Data Testing Pembagian Data Hasil Akurasi Hasil Persentase 1 1617 1455 162 90:10 0.7407 74.07% 2 1617 1294 323 80:20 0.6882 68.82% 3 1617 1132 485 70:30 0.6810 68.10% 4 1617 970 647 60:40 0.6445 64.45% 5 1617 809 809 50:50 0.6304 63.04%
Berdasarkan hasil uji coba pada Tabel 7 untuk mencari nilai akurasi dengan 1617 record data dan partisi persentase  yang  berbeda-beda  sebanyak  5  kali  maka  memiliki  hasil  tertinggi  pada  pengujian  data  90:10  yang dimana  hasil  akurasi  nya  sebesar  0.7407  atau  memiliki  hasil  sebesar  74.07  %,  sedangkan  hasil  terendah  pada pengujian data 50.50 yang dimana memiliki hasil 0.6304 atau 63.04%.
Gambar 4. Hasil Recall dan Precision
Dari Gambar  4 dapat  dilihat  dengan  nilai  akurasi  74.07%  yang  didapat  dari  pembagian  data  90:10 memilliki  nilai  rata-rata  presisi  70%,  rata-rata  recall  56%  dan  rata-rata  nilai  f-1  score  59%  dengan  pengujian menggunakan python 3 pada analisis sentiment masyarakat terhadap LRT Kota Palembang.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian analisis sentimen ini menerapkan metode Improved K-Nearest Neighbor yang merupakan modifikasi dari metode K-Nearest Neighbor , metode ini dipilih karena efektif digunakan dalam jumlah data yang besar dan juga  tangguh  terhadap  data noisy .  Perbedaan  metode  ini  dengan  metode  sebelumnya  terletak  pada  penentuan nilai-k, dimana penentuan nilai-k tetap dilakukan hanya saja setiap kategori memiliki nilai-k yang berbeda. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 1617 record data sentimen yang didapatkan dari proses dua teknik pengumpulan  data  yaitu, crawling  data  twitter dan  survey  kuesioner  pengguna  LRT  Palembang. Tweets dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4434
pendapat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  mengandung keyword “LRT  Palembang”  atau  “LRT  Sumsel”. Proses  analisis  sentiment  dalam  penelitian  ini  menggunakan  perangkat  lunak python  3 yang  dimana  sentiment dikelompokkan menjadi 3 kategori yaitu sentiment positif, negatif dan netral. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  didapatkan  hasil sentimen masyarakat terhadap LRT Kota Palembang dengan menggunakan metode Improved  K-Nearest  Neighbor dengan  hasil  sentimen  positif  67%,  sentimen  negatif  19%  dan  sentimen  netral 13% dan dengan penerapan metode Improved K-Nearest Neighbor untuk analisis sentimen masyarakat terhadap LRT  Kota  Palembang,  menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi  74.07%  pada  pembagian  data  testing  dan  data training  90:10  dengan  nilai  presisi  70%,  recall  56%  dan  f-1  score  59%,  sedangkan  nilai  akurasi  terendah didapatkan  pada  pembagian  data  testing  dan  data  training  50:50  dengan  nilai  akurasi  terendah  63.04%.  Hasil penelitian  ini  diperoleh  dari  analisis  sentimen  dari  masyarakat  terhadap  LRT  kota  Palembang  yang  dilakukan dengan bantuan tools python 3 yang diimplementasikan menggunakan jupyter lab.

## REFERENCES
[1] R.  S.  Salim,  “Perubahan  Beban  Di  Feeder  Dc  Switchgear  Lrt  Palembang,”  2021,  [Online].  Available: http://repository.univ-tridinanti.ac.id/2985/.
[2] D. Widiyanti, “Pengembangan Park and Ride untuk Meningkatkan Pelayanan Angkutan LRT Kota Palembang,” Jurnal Penelitian Transportasi Darat., vol. 21, pp. 103–116, 2019, doi:10.25104/jptd.v2li2.1562.
[3] W. M. Baihaqi et al. , “Kombinasi K-Means Dan Support Vector Machine ( Svm ) Untuk K-Means And Support Vector Machine  (  Svm  )  Combination  To  Predict  Sara  Elements  On  Tweet,”  vol.  7,  no.  3,  pp.  501–510,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.202072126.
[4] W.  Oktinas,  “Analisis  Sentimen  Pada  Acara  Televisi menggunakan  Improved  K-Nearest  Neighbor,” Program  Studi Teknologi  Informasi,  Fakultas  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi,  Universitas  Sumatera  Utara,  Medan, vol.1, no.2, pp. 6-38, 2017.
[5] G. A. Buntoro, T. B. Adji, and A. E. Purnamasari, “Sentiment Analysis Twitter dengan Kombinasi Lexicon Based dan Double Propagation,” CITEE, pp.7-8, 2015.
[6] B.  Li  and  L.  Han,  “Distance  weighted  cosine  similarity  measure  for  text  classification,” Lect.  Notes  Comput.  Sci. (including  Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes  Bioinformatics) ,  vol.  8206  LNCS,  pp.  611–618,  2013,  doi: 10.1007/978-3-642-41278-3_74.
[7] Okfalisa, I. Gazalba, Mustakim, and N. G. I. Reza, “Comparative analysis of k-nearest neighbor and modified k-nearest neighbor algorithm for data classification,” Proc. - 2017 2nd Int. Conf. Inf. Technol. Inf. Syst. Electr. Eng. ICITISEE 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 294–298, 2018, doi: 10.1109/ICITISEE.2017.8285514.
[8] N.  Octaviani  Faomasi  Daeli,  “Sentiment  Analysis  on  Movie  Reviews  Using  Information  Gain  and  K-Nearest Neighbor,” Open Access J Data Sci Appl , vol. 3, no. 1, pp. 1–007, 2020, doi: 10.34818/JDSA.2020.3.22.
[9] A. Salam, J. Zeniarja, and R. S. U. Khasanah, “Analisis Sentimen Data Komentar Sosial Media Facebook Dengan K- Nearest Neighbor (Studi Kasus Pada Akun Jasa Ekspedisi Barang J&T Ekpress Indonesia),” Pros. SINTAK , pp. 480– 486, 2018.
[10]  A. Deviyanto and M. D. R. Wahyudi, “Penerapan Analisis Sentimen Pada Pengguna Twitter Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.31-01.
[11]  A.  D.  Adhi  Putra,  “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa  dengan  Algoritma  KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[12]  A. Nurzahputra, M. A. Muslim, and M. Khusniati, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Penilaian Dosen Berdasarkan Indeks Kepuasan Mahasiswa,” Techno.Com , vol. 16, no. 1, pp. 17–24, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i1.1284.
[13]  C.  Juditha,  “Sentimen  Dan  Imparsialitas  Isi  Berita  Tentang  Ahok  Di  Portal  Berita  Online,” J.  Penelit.  Komun.  dan Pembang. , vol. 18, no. 1, p. 57, 2017, doi: 10.31346/jpkp.v18i1.839.
[14]  N. L. Ratniasih, M. Sudarma, and N. Gunantara, “Penerapan Text Mining Dalam Spam Filtering Untuk Aplikasi Chat,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 16, no. 3, p. 13, 2017, doi: 10.24843/mite.2017.v16i03p03.
[15]  G.  Divva,  M.  Zulma,  and  N.  Chamidah,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Naive  Bayes  ,  Decision  Tree  Dan  K- Nearest Neighbor Pada Data Log Firewall,” no. April, pp. 679–688, 2021.
[16]  K.  A.  Ghofari,  N.  F.  Rozi,  and  L.  Selmakaramy,  “Pembuatan  Sistem  Pencarian Hadis dengan  menggunakan  Metode Pembobotan TF-IDF,” Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi dan Teknik Informatika, volume 1, pp. 207– 212, 2021.
[17]  K.  Telaumbanua,  S.  Sudarto,  F.  Butar-Butar,  and  P.  S.  Bilqis,  “Identifikasi  Sampah  Berdasarkan  Tekstur  Dengan Metode GLCM dan GLRLM Menggunakan Improved KNN,” Explorer (Hayward). , vol. 1, no. 2, pp. 45–52, 2021, doi: 10.47065/explorer.v1i2.94.
[18]  D.  Rustiana  and  N.  Rahayu,  “Analisis  Sentimen  Pasar  Otomotif  Mobil:  Tweet  Twitter  Menggunakan  Naïve Bayes,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, pp. 113–120, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i1.841.
[19]  M.  Z.  Naf’an,  A.  Burhanuddin,  and  A.  Riyani,  “Penerapan  Cosine  Similarity  dan  Pembobotan  TF-IDF  untuk Mendeteksi Kemiripan Dokumen,” J. Linguist. Komputasional , vol. 2, no. 1, pp. 23–27, 2019.
[20]  R. R. A. Siregar, F. A. Sinaga, and R. Arianto, “Aplikasi Penentuan Dosen Penguji Skripsi Menggunakan Metode TF- IDF  dan  Vector  Space  Model,” Comput.    J.  Comput.  Sci.  Inf.  Syst. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  171,  2017,  doi: 10.24912/computatio.v1i2.1014.
[21]  A.  Aziz,  F.  Fauziah,  and  I.  Fitri,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Kebijakan  Pemerintah Tentang  Larangan  Mudik Hari Raya  Idulfitri  di  Indonesia  Tahun  2021  Menggunkan  Metode  Naïve  Bayes,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput.  dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 842–851, 2021, [Online]. Available:
http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/article/view/381.
[22]  A. Y. Pratama, Y. Umaidah, and A. Voutama, “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja),” Sains Komput. Inform. , vol. 5, no. 2, pp.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4434
897–910, 2021, [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti/article/view/386/365.