## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 279~288 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode K-Nearest Neighbor
1 Sayed Omas Tutus Arifta, 2 Yusra, 3 Muhammad Fikry 1, 2, 3 Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
1 11950111739@students.uin-suska.ac.id , 2 yusra@uin-suska.ac.id, 3 muhammad.fikry@uin-suska.ac.id;
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-06-23 Revised, 2023-06-27 Accepted, 2023-06-30 Ada  banyak  jenis  media  sosial  untuk  mengumpulkan  informasi,  berbagi informasi dan berbagi berita, salah satunya adalah Twitter. Dalam penelitian ini, klasifikasi berbasis sentimen dilakukan dalam dua kategori, yaitu positif dan negatif, dengan mengaplikasikan metode K-Nearest Neighbor pada sosok gubernur  Jawa  Tengah  yaitu  bapak  Ganjar  Pranowo. K-Nearest  Neighbor adalah  metode  pengklasifikasian  objek  berdasarkan  data training yang menggunakan  jarak  atau  kemiripan  terkecil  dari  objek  tersebut.  Pada  tahap pembelajaran,  algoritma  ini  hanya  menyimpan  vektor  karakteristik  dan mengklasifikasikan  data  pembelajaran.  Selama  tahap  klasifikasi,  fitur-fitur yang sama dihitung untuk data uji, yang mana kelasnya tidak diketahui. Jarak dari  vektor  baru  ini  ke  vektor  data  pelatihan  dihitung  dan  K  berikutnya diambil.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi menggunakan  4.000  data  dengan  sentimen  negatif  dan  positif  yang  masing- masing berjumlah 2.000. Setelah data tweet berhasil diambil dari Twitter, data tersebut masih berbentuk mentah dan memerlukan tahap preprocessing untuk menghasilkan data yang bersih dan siap untuk diproses pada tahap selanjutnya. Perhitungan  nilai  akurasi  dengan  mengklasifikan  sentimen  masyarakat  di Twitter terhadap Ganjar Pranowo menggunakan metode K-Nearest Neighbor dalam menguji akurasi menghasilkan nilai akurasi yang cukup baik yaitu 81% precision 81 % recall 81%.
Kata Kunci:
Ganjar Pranowo Klasifikasi Sentimen K-Nearest Neighbor Preprocessing Twitter

## ABSTRACT
Keywords: Ganjar Pranowo Sentiment Classification K-Nearest Neighbor Preprocessing Twitter There are many types of social media to gather information, share information and  share  news,  one  of  which  is  Twitter.  In  this  study,  sentiment-based classification is carried out in two categories, namely positive and negative, by applying the  k-Nearest  Neighbor  method  to the figure of the  governor  of
Central  Java,  Mr.  Ganjar  Pranowo.  K-Nearest  Neighbor  is  a  method  of classifying objects  based on  training  data that uses  the  smallest  distance  or similarity  from  the  object.  At  the  learning  stage,  this  algorithm  stores  only characteristic  vectors  and  classifies  the  learning  data.  During  the classification stage, the same features are calculated for the test data, the class of which is unknown. The distance from this new vector to the training data vector is calculated and the next K is taken. This study aims to obtain the value of  accuracy  using  4,000  data  with  negative  and  positive  sentiment,  each  of which amounted to 2,000. After the tweet data is successfully retrieved from Twitter,  the  data is  still raw  and  requires a  preprocessing stage  to  produce clean data and ready for processing at a later stage. Calculation of the value of  accuracy  by  classifying  public  sentiment  on  Twitter  against  Ganjar Pranowo using the K-Nearest Neighbor method in testing accuracy produces a pretty good accuracy value of 81% precision 81% recall 81%.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Sayed Omas Tutus Arifta, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau , Email: 11950111739@students.uin-suska.ac.id

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 279~288 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Ada banyak jenis media sosial untuk mengumpulkan informasi, berbagi informasi dan berbagi berita, salah satunya ialah Twitter. Twitter merupakan salah satu media sosial yang paling banyak digunakan diantara media sosial  lainnya,  dan  sejak  didirikan  pada  tahun  2006,  jumlah  pengguna  Twitter  terus  bertambah.  Indonesia menempati urutan kelima pengguna Twitter terbanyak, dengan total 19,5 juta pengguna dari total lebih dari 200 juta total pengguna aktif di seluruh dunia. Menurut studi tahun 2017 oleh Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII), penetrasi pengguna internet di Indonesia mencapai 143,26 juta dari total populasi 262 juta di Indonesia. Jumlah itu meningkat 10,56 juta dari tahun 2016 menjadi hanya 132,7 juta. Menurut jajak  pendapat  yang  dilakukan  oleh  APJII  pada  tahun  yang  sama,  banyak  orang  Indonesia  menggunakan internet untuk berpartisipasi dalam media sosial, terhitung 87,13%[1].
Ganjar  Pranowo,  seorang  politikus  yang  memangku  jabatan  sebagai  Gubernur  Jawa  Tengah  selama  dua periode, lahir pada tanggal 28 Oktober 1968. Ia berasal dari keluarga sederhana dan dibesarkan di sebuah desa di lereng Gunung Lawu di Karanganya. Ayahnya bernama Sugeng Pramudji dan ibunya bernama Sri Suparmi. Ganjar  Pranowo  adalah anak  kelima  dari enam  bersaudara.  Pendidikan  formalnya  dimulai  di  SD  Kutoarjo, Purworejo, dan dilanjutkan di SMP Negeri 1 Kutoarjo. Ia kemudian melanjutkan pendidikan menengahnya di SMA BOPKRI 1 Yogyakarta. Setelah lulus SMA, Ganjar melanjutkan pendidikan tinggi di Fakultas Hukum Universitas  Gadjah  Mada.  Selama  masa  kuliahnya  di  Universitas  Gadjah  Mada,  ia  aktif  dalam  organisasi Gerakan Mahasiswa Nasional Indonesia (GMNI), yang kemudian berganti nama menjadi GeMiNi, dan juga bergabung dengan Majestic 55, sebuah kelompok mahasiswa pecinta alam di fakultas hukum UGM[2].
Dalam data mining , terdapat metode klasifikasi yang bertujuan untuk memprediksi label kategori yang tidak diketahui sebelumnya, sehingga dapat membedakan objek satu dengan yang lain berdasarkan fitur atau atribut yang  dimiliki.  Salah  satu  teknik  klasifikasi  yang  populer  dan  mudah  diimplementasikan  adalah K-Nearest Neighbor (K-NN)[3].  Dalam  penelitian  ini,  diterapkan  klasifikasi  sentimen  pada  sosok  Ganjar  Pranowo, gubernur Jawa Tengah, ke dalam dua kategori, yaitu positif dan negatif, menggunakan metode K-NN[4].
Metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  data  pelatihan dengan  menggunakan  jarak  atau  kemiripan  terkecil  antara  objek  tersebut.  Selama  tahap  pembelajaran, algoritma ini menyimpan vektor karakteristik dari data pelatihan dan melakukan klasifikasi berdasarkan data tersebut. Pada tahap klasifikasi, fitur yang sama diukur untuk data uji yang ingin diklasifikasikan (kelasnya belum diketahui). Selisih antara vektor baru ini dengan vektor data pelatihan dihitung, dan K tetangga terdekat yang  memiliki  jarak  terkecil  diambil.  Titik  yang  prediksi  klasifikasi  barunya  adalah  yang  paling  banyak terdapat dalam klasifikasi titik-titik tersebut[5]. Penelitian pada kasus ini menggunakan 3000 data tweet dengan kunci  "Ganjar  Pranowo"  yang  dikumpulkan  dari  tanggal  29  November  2022  sampai  tanggal  04  Desember 2022.
Penelitian  terkait  sentiment  dengan  metode K-Nearest  Neighbor ini  telah  dilakukan  oleh  peneliti-peneliti sebelumnya  di  antaranya  adalah  oleh  Nurcholis  Geofany,  Tommy,  Risko  Liza  yang  membahas  tentang klasifikasi  sentimen tweet pada  Twitter  terhadap  pembelajaran  e-learning  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor mendapatkan  hasil  akurasi  terbaik  sebesar  53,03%  dengan  perbandingan  data  latih  dan  data  uji 80:20[6]. Selanjutnya penelitian dari Abdul Malik Zuhdi, Ema Utami, Suwanto Raharjo dengan pembahasan analisis sentiment Twitter terhadap capres indonesia 2019 dengan metode K-NN mendapatkan hasil akurasi klasifikasi  sentimen mencapai  83,33%[7].  Kemudian  penelitian  yang dilakukan  oleh  Meidian  Saputra  yang membahas  klasifikasi  sentimen  masyarakat  terhadap  kebijakan  pembatasan  sosial  DKI  Jakarta  di  Twitter menggunakan metode K-Nearest Neighbor memiliki akurasi tertinggi sebesar 87,50%[8].
Dalam supervised learning ,  semua  objek  dalam data  memiliki  fitur  yang  merupakan  karakteristik  unik  dari objek tersebut.  Fitur-fitur  ini  digunakan  sebagai input untuk mengklasifikasikan  objek  ke  dalam kelas  yang sesuai. Dalam metode ini, kelas dari setiap objek sudah diketahui sebelumnya, sehingga tujuan utama adalah memetakan  objek  ke  dalam  kelas  yang  benar  berdasarkan  fitur-fiturnya.  Proses  pelatihan  melibatkan penggunaan algoritma tertentu untuk mengenali pola-pola dalam data pelatihan dan membangun model yang dapat melakukan prediksi akurat untuk objek-objek baru. Penting untuk memperhatikan kualitas data pelatihan yang digunakan, karena data yang tidak representatif atau label yang salah dapat mempengaruhi kinerja model. Supervised  learning telah  digunakan  dalam  berbagai  bidang  seperti  pengenalan  pola,  pengolahan  citra,  dan analisis sentimen, memungkinkan kita untuk mengklasifikasikan objek dengan akurasi berdasarkan fitur-fitur yang dimilikinya[9].

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 279~288 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  mengklasifikasikan  opini  publik  di Twitter  terhadap  Ganjar  Pranowo  pada  Gambar 1  sebagai berikut.
Dalam  penelitian  ini,  data  dikumpulkan  menggunakan  metode crawling .  Dalam  implementasinya,  peneliti menggunakan Python sebagai  bahasa  pemrograman  utama  untuk  mengembangkan  program  yang  dapat melakukan crawling [10]. Dengan menggunakan Python , peneliti dapat mengakses situs web yang dituju dan mengambil data yang relevan sesuai dengan kebutuhan penelitian. Selanjutnya adalah melakukan pelabelan data untuk memberikan klasifikasi atau kategori kepada setiap data dalam dataset . Setiap data diidentifikasi dengan label atau tag yang menggambarkan kelas atau kategori yang sesuai[11].
Setelah  melakukan crawling dan  pelabelan  data tweet dari  Twitter,  data  yang  diperoleh  masih  berupa  data mentah. Oleh  sebab itu, dibutuhkan tahapan preprocessing untuk membersihkan data tersebut sehingga siap untuk diproses pada tahap berikutnya[12]. Tahapan pertama yang dilakukan dalam proses preprocessing adalah cleaning . Dalam hal ini, dilakukan penghapusan kata yang tidak relevan seperti URL, hashtag (#), username (@ username ), email ,  emotikon  (:  @,:  *,:  D),  serta  tanda  baca  seperti  koma  (,),  titik  (.),  dan  tanda  baca lainnya[13].  Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan caase  folding ,  di  mana  tahapan  ini  adalah  proses mengganti semua huruf dalam setiap dataset menjadi huruf kecil. Hanya huruf dari 'a' hingga 'z' yang diproses, sedangkan karakter  selain  huruf akan  dihapus  dan dinyatakan  sebagai  delimiter[14]. Tahapan  ketiga dalam preprocessing adalah tokenizing yang  melibatkan  pemisahan  string  input  berdasarkan  kata-kata  yang  ada. Sebagai contoh, karakter spasi, tabulasi, atau baris baru dianggap sebagai  jarak antar kata. Namun, karakter seperti tanda  petik  tunggal  ('), titik  (.),  semikolon  (;), titik dua  (:), atau  karakter lainnya juga  bisa berperan sebagai  pemisah  kata  tergantung  pada  konteksnya.  Tahapan  keempat  adalah  melakukan  normalisasi, melibatkan konversi data yang tidak baku jadi bentuk  kata baku[15]. Hal ini perlu diterapkan karena banyak komentar yang memakai kalimat-kalimat yang tidak baku, sehingga menyulitkan pengujian data. Selanjutnya adalah tahapan negation handling yang bertujuan untuk merubah polaritas kata kedalam kalimat yang beda. Tahapan  keenam  adalah remove  stopword di  mana  ini  merupakan  proses  seleksi  kata-kata  penting  setelah
End Feature Selection (Threshold) Klasifikasi K-Nearest Neighbor Crawling Data Start Pelabelan Stemming Cleaning Case Folding Tokenizing Remove Stopword Preprocessing Normalisasi Negation Handling Pembobotan TF IDF (Feature Weigthting)
Gambar 1. Desain Penelitian

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 279~288 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
melakukan tokenisasi. Terdapat dua pendekatan yang dapat digunakan dalam tahap ini, yaitu mengaplikasikan algoritma stoplist untuk menghapus kata-kata yang tidak penting atau menggunakan wordlist untuk mengambil hanya kata atau token  yang dianggap  relevan[1]. Dan tahapan terakhir pada preprocessing adalah stemming yang  memiliki  peran  penting  tidak  hanya  dalam  mengurangi  jumlah  indeks  yang  berbeda  dalam  sebuah dokumen,  tetapi  suatu  proses  pengelompokan  kata-kata  dengan  akar  kata  dan  makna  yang  sama,  tetapi memiliki bentuk atau tata bahasa yang berbeda karena variasi afiks (imbuhan) dapat dilakukan. Dalam hal ini, kata-kata tersebut memiliki akar kata yang serupa dan arti yang mirip, namun mungkin memiliki perbedaan dalam struktur atau imbuhan yang digunakan[16].
Setelah melakukan preprocessing , proses selanjutnya adalah pembobotan TF-IDF. Term Frequency — Inverse Document Frequency (TF-IDF) merupakan algoritma yang digunakan untuk mengukur bobot setiap token yang ada dalam dokumen. TF-IDF sering digunakan untuk memberikan karakteristik pada dokumen[4]. Metode ini akan menghitung seberapa sering sebuah token muncul dalam sebuah dokumen. Term Frequency (TF) adalah banyaknya i dalam data j, lalu hasilnya dibagi dengan total term yang ada dalam data j. Berikut adalah rumus yang diterapkan dalam menghitung nilai IDF.
𝑡𝑓 𝑖𝑗 = 𝑓𝑑(𝑖) max  𝑓𝑑(𝑗)
(1)

## 𝑗 ∈ 𝑑
Inversed Document Frequency (IDF) memiliki tujuan untuk mereduksi bobot pada term jika keberadaannya terdapat pada seluruh dokumen. Berikut adalah rumus yang diterapkan dalam menghitung nilai IDF.
𝑖𝑑𝑓(𝑡, 𝐷) = log ( 𝑁 𝑑𝑓(𝑖) ) (2)
Setelah melakukan pembobotan TF-IDF, selanjutnya dilakukan proses feature selection yang tujuan utamanya untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  pengklasifikasi  dengan  mengurangi  jumlah  data  yang  perlu dianalisis.  Caranya  adalah  dengan  mengidentifikasi  fitur-fitur  yang  paling  relevan  dalam  proses pengklasifikasian data. Dengan memilih fitur-fitur yang signifikan, kita dapat mengurangi kompleksitas data dan memfokuskan analisis pada informasi yang paling penting[17].
Proses  terakhir  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  K-NN  ( K- Nearest Neighbor ). Metode K-NN merupakan suatu metode klasifikasi yang menggunakan data training yang telah terklasifikasikan sebelumnya untuk mengklasifikasikan sekumpulan data[18]. Persamaan yang digunakan untuk K-NN ditunjukkan di bawah ini.
𝑑 𝑖 =   ∑ (𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 ) 2 𝑝 𝑖=1 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian terhadap klasifikasi sentimen masyarakat di Twitter terhadap Ganjar Pranowo menghasilkan suatu akurasi  yang  melalui  beberapa  tahapan  yaitu  crawling  data,  pelabelan, preprocessing ,  TF-IDF, feature selection dan klasifikasi K-NN. Uraian setiap tahapannya sebagai berikut.

## 3.1 Crawling Data
Crawling data merupakan tahapan untuk mengumpulkan data opini publik terhadap Ganjar Pranowo di Twitter dengan mengaplikasikan API yang tersedia. Dataset yang dipakai dalam penelitian sejumlah 4.000 data dan menggunakan dua kelas pelabelan yaitu positif dan negatif. Setiap kelas memiliki 2.000 data yang diambil pada tanggal 29 November 2022 sampai 03 Maret 2023. Tabel 1 contoh data tweet yang akan diproses.
Tabel 1. Contoh Data Tweet
Label Tweet Positif b'@GanjaranApp  @ganjarpranowo  Pak  Ganjar  itu  pemimpin  yang  hebat  dan  sangat  jelas programnya makanya memiliki pendukung yang banyak'
Positif b'@ganjarpranowo Alhamdulillah semoga bisa membawa manfaat dan bisa selalu menciptakan generasi berprestasi untuk masa depan bangsa. Sukses selalu untuk pemerintah Jawa Tengah'
Negatif b'@ganjarpranowo gagal utk mengendalikan banjir di jateng'
Negatif b'@ch_chotimah2 @aniesbaswedan @ganjarpranowo Hehhhhh,,,2 preode jdi gbernur msih ttep termiskin dijdteng'
Menampilkan semua data set yang digunakan dalam proses pengklasifikasian dengan source code load data. Gambar 2 tampilan load data pada tools google colab .

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 279~288 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 2. Tampilan Load Data

## 3.2 Preprocessing Data
Preprocessing data adalah proses untuk mengganti data awal menjadi data yang lebih mudah untuk dipahami pada tahapan klasifikasi[19]. Penelitian ini menggunakan tujuh tahapan dalam preprocessing data, di antaranya sebagai berikut.
a. Cleaning adalah proses untuk membersihkan data dari simbol, link , emoji, tanda baca, dan sebagainya.
b. Case Folding adalah proses mengganti huruf kapital menjadi huruf kecil.
c. Tokenizing adalah proses membentuk data menjadi sekumpulan token-token.
d. Normalisasi adalah tahapan untuk memperbaiki ejaan yang salah.
e. Negation Handling merupakan tahapan mengubah kata negasi dan satu kata setelahnya menjadi satu kata baru yang tidak merubah sentimen.
f. Remove  Stopword adalah  proses  untuk  menghilangkan  kata  yang  kurang  penting  atau  kata penghubung[20].
g. Stemming adalah proses mengubah setiap token menjadi kata dasar.
Setelah  data  yang  akan  digunakan  terkumpul  dan  telah  ditentukan  kelas  sentimen,  selanjutnya mengaplikasikan preprocessing data. berikut Gambar 3 tampilan hasil preprocessing data pada tools google colab .

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 279~288 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 3.2.1   Word Cloud
Visualisasi word cloud menggambarkan data ulasan yang diberikan oleh pelanggan yang men- tweet tentang Ganjar  Pranowo  di  Twitter. Word  cloud ini  menampilkan  nilai  kata-kata  yang  paling  sering  di tweet oleh pengguna dalam tweet mereka. Semakin jelas atau besar ukuran font dalam word cloud , semakin sering topik tersebut dibahas oleh pelanggan dalam ulasan mereka[21].
Berikut ini pada Gambar 4 dan Gambar 5 cloud data dari sentimen positif dan negatif dari keseluruhan dataset yang digunakan dalam penelitian setelah melalui tahap preprocessing .
Gambar 4. Cloud Data Positif

## 3.3 Pembobotan TF-IDF
Pembobotan TF-IDF ialah suatu proses untuk menentukan nilai bobot setiap token dalam dokumen yang akan digunakan  pada  pengujian klasifikasi[22].  Tahapan TF-IDF  dapat  dilakukan  setelah  data  set  melalui  proses preprocessing .  Pembobotan  kata  menerapkan  perhitungan  TF-IDF  ( Term  Frequency  Inverse  Document Frequency ) dengan teknik feature weighting [23]. Berikut Gambar 6 tampilan hasil TF-IDF.
Gambar 5. Cloud Data Negatif

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 279~288 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 6. Tampilan Hasil TF-IDF

## 3.4 Feature Selection
Feature Selection adalah tahapan yang berfungsi untuk mengurangi jumlah fitur yang kurang relevan dalam menentukan nilai kelas target dengan menggunakan nilai batas ambang[24]. Fitur yang kurang relevan akan diabaikan dalam penentuan kelas target. Berikut tampilan hasil feature selection dengan nilai thresholding = 0,001 dan hasil yang diperoleh dari feature selection 4.000 rows dan 156 columns seperti Gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan Feature Selection

## 3.5 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  tahapan  untuk  melakukan  pengujian  data  yang  telah  melalui  beberapa  tahapan sebelumnya[25]. Tahapan klasifikasi menggunakan perbandingan tiga buah perbandingan yaitu 70:30, 80:20, dan 90:10. Didapatkan hasil terbesar pada perbandingan 90:10 dengan menggunakan nilai K=9 yaitu 83,0%. Sedangkan  untuk  70:30  dengan  nilai  K=9 mendapatkan  hasil  81,38%  dan 80:20  dengan  nilai  K  yang  sama mendapatkan hasil 81,33%. Berikut pada Gambar 8 tampilan hasil dari klasifikasi dengan perbandingan 90:10.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 279~288 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 3.6 Hasil
Proses berikutnya adalah pengujian akurasi dari hasil klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbor . Berikut confusion matrix dari uji coba pada Tabel 2.
Tabel 2. Confusion Matrix Confusion Matrix Negatif Positif Negatif 189 7 Positif 61 146
Dari Tabel 3 dapat disimpulkan False Positif (FP) adalah jumlah data positif yang dianggap salah oleh model sedangkan False Negatif (FN) adalah jumlah data negatif yang salah pada pengklasifikasian. Di mana True Positif (TP) merupakan jumlah data positif bernilai benar dalam klasifikasi, maka True Negatif (TN) adalah jumlah  data  negatif  yang  bernilai  benar  dalam  klasifikasi.  Berikut  tampilan  grafik confusion  matrix hasil pengujian pada gambar 7.
Gambar 9. Grafik Confusion Matrix
Hasil dari pengujian memperoleh classification report . Berikut Gambar 8 tampilan classification report .

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 279~288 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Perhitungan nilai akurasi dengan mengklasifikasikan sentimen masyarakat di Twitter terhadap Ganjar Pranowo menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dengan  perbandingan  90:10  dan  nilai  K=9  menghasilkan  nilai akurasi yang cukup baik yaitu 83% precision 83% recall 83%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pembahasan yang dilakukan, dapat diambil kesimpulan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor lebih baik dalam melakukan klasifikasi sentimen masyarakat terhadap Ganjar Pranowo. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan nilai akurasi menggunakan 4.000 data dengan sentimen negatif dan positif yang  masing-masing  berjumlah  2.000.  Nilai  akurasi  yang  dengan  menggunakan  metode  KNN  K=9 perbandingan 90:10 adalah 83%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada bapak Revi Kasman, S.Pd. selaku ahli bahasa yang telah membantu menyumbangkan pengetahuannya sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] R.  Arnopalindo,  “Klasifikasi  Sentimen  Terhadap  Ustadz  Abdul  Somad  Dengan  Metode  K-Nearest Neighbor Pada Media Sosial Twitter,” 2022.
[2] A. Probowati, “Kepemimpinan ganjar pranowo,” Yogyakarta, Univ. Muhammadiyah , no. June, pp. 0– 15, 2021.
[3] A. F. Rahman, “Klasifikasi Tweet di Twitter dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 4, pp. 64–69, 2022.
[4] R.  Aditya, Klasifikasi  Sentimen  Pelayanan  Maskapai  Penerbangan  Indonesia  Menggunakan Pembobotan Tf-Idf Dan Metode K-Nearest Neighbor (Knn) , vol. 2, no. 1. 2020.
[5] Z. U. Siregar, “Klasifikasi Sentiment Analysis Pada Komentar Peserta Diklat Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” vol. 8, pp. 81–92, 2019.
[6] A.  N.  Geofany  and  R. Liza, “Klasifikasi  Sentimen  Tweet Pada Twitter Terhadap  Pembelajaran E- Learning  Menggunakan  Metode  k-Nearest  Neighbor  Klasifikasi  Sentimen  Tweet  Pada  Twitter Terhadap Pembelajaran,” vol. 8, p. 380=385, 2021.
[7] A. M. Zuhdi, E. Utami, and S. Raharjo, “Analisis Sentiment Twitter terhadap Capres Indonesia 2019 dengan Metode K-NN,” vol. 5, pp. 1–7, 2019.
[8] M. Saputra, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Pembatasan Sosial Dki Jakarta Di Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” 2021.
[9] A. I. Riaddy, Y. Sibaroni, S. Si, A. Aditsania, S. Si, and M. Si, “Ekstraksi Informasi pada Makalah Ilmiah  dengan  Pendekatan  Supervised  Learning  Information  Extraction  on  Scientific  Papers  with Supervised Learning Approach,” vol. 3, no. 1, pp. 1184–1190, 2016.
[10] D. A. N. Krisna and U. Salamah, “Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Berita Hoax Kesehatan Di Media Sosial Twitter,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 2, pp. 836–845, 2022.
[11] H.  Rahman,  “Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Layanan  Badan  Penyelenggara  Jaminan Sosial  (Bpjs)  Kesehatan  Di  Twitter  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” J.  Ekon.  Vol.  18, Nomor 1 Maret201 , vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2020.
[12] G. K. Pati and E. Umar, “Analisis Sentimen Komentar Pengunjung Terhadap Tempat Wisata Danau Weekuri Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Dan K- Nearest Neighbor,” vol. 6, pp. 2309– 2315, 2022.
[13] F. Astuti, R. M. Candra, S. Agustian, and S. Ramadhani, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat Terhadap Pemerintah Terkait Penerapan Kebijakan New Normal Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 3, pp. 531–538, 2022.
[14] Irmawati  and  Sukemi,  “Klasifikasi  Sentimen  Analisis  Kartun  Dengan  Metode  Optical  Character Recognition (OCR) Dan Algoritma K-Nearest Neighbour (KNN),” Pros. Annu. Res. Semin. , vol. 5, no. 1, pp. 978–979, 2019.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 279~288 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
[15] E. W. Sholeha, S. Yunita, R. Hammad, V. C. Hardita, and K. Kaharuddin, “Analisis Sentimen Pada Agen Perjalanan Online Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 3, no. 4, pp. 203–208, 2022.
[16] H.  Sibyan  and  N.  Hasanah,  “Analisis  Sentimen  Pada  Wisata  Dieng  Dengan  Algoritma  K-Nearest Neighbor ( K-NN ),” vol. 9, no. 1, pp. 38–47, 2021.
[17] S. Sahara and R. A. Permana, “Metode KNN Pada Sentiment Analisis Review Produk Game Android,” vol. 11, no. 2, 2022.
[18] V.  Novalia,  R.  Goejantoro,  and  Sifriyani,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Naive  Bayes  dan  K- Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus :  Status  Kerja  Penduduk  Di  Kabupaten  Kutai  Kartanegara  Tahun 2018),” J. EKSPONENSIAL , vol. 11, pp. 159–166, 2020.
[19] A. Tangkelayuk, “The Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Metode KNN, Naïve Bayes, dan Decision Tree,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 1109–1119, 2022.
[20] M. W. Pertiwi, “Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Sarana dan Transportasi Mudik Tahun 2019 Pada Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,  Neural  Network,  K-NN  dan  SVM,” Inti  Nusa Mandiri , vol. 14, no. 1, pp. 27–32, 2019.
[21] A. J. J. Limbong, I. Sembiring, and D. K. Hartomo, “Analisis Klasifikasi Sentimen Ulasan Pada E- Commerce  Shopee  Berbasis  Word  Cloud  Dengan  Metode  Naive  Bayes  Dan  K-Nearest  Neighbor Analysis of Review Sentiment Classification on E-Commerce Shopee Word Cloud Based With Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor Meth,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 347–356, 2019.
[22] S. A. Pratomo, S. Al Faraby, and M. D. Purbolaksono, “Analisis Sentimen Pengaruh Kombinasi Ekstraksi Fitur TF-IDF dan Lexicon Pada Ulasan Film Menggunakan Metode KNN,” eProceedings Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 10116–10126, 2021.
[23] S. Ernawati and R. Wati, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Review Agen Travel,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 64–69, 2018.
[24] A. Rozaqi, A. Triayudi, and R. T. Aldisa, “Analisis Sentimen Vaksinasi Booster Berdasarkan Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-NN,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 184, 2022.
[25] R. Gunawan, R. Septiadi, F. Apri Wenando, H. Mukhtar, and Syahril, “K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Menganalisis Sentimen terhadap Kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka pada Komentar Twitter,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 152–158, 2022.