## Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi 2023 dengan Metode K-Nearest Neighbor
Dimas Ferarizki * , Yusra, Muhammad Fikry, Febi Yanto, Fitri Insani
Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950113420@students.uin-suska.ac.id, 2 yusra@uin-suska.ac.id, 3 muhammad.fikry@uin-suska.ac.id,
4 febiyanto@uin-suska.ac.id, 5 fitri.insani@uin-suska.ac.id Email penulis Korespondensi: 11950113420@students.uin-suska.ac.id
Abstrak− Resesi  adalah  terjadinya  penurunan  dalam  aktivitas  ekonomi  yang  secara  menyeluruh,  hal  ini  dianggap  sebagai  fase penurunan ekonomi yang signifikan dan berkelanjutan dari berbagai sektor dan indikator ekonomi. Ancaman resesi pada tahun 2023 telah menjadi bahan pembicaraan di banyak negara, termasuk di Indonesia. Hal ini terjadi karena di Indonesia terancam sebagai negara yang  terdampak  dari  resesi  akibat  dari  melemahnya  aktifitas  ekonomi  pada  sektor  riil.  Penelitian klasifikasi  sentimen  ini bertujuan untuk  menganalisis  pendapat  serta  opini  masyarakat  terkait  isu  berita  resesi  tahun  2023  yang  disampaikan  melalui  platform  media sosial Twitter dan memahami apakah pendapat-pendapat tersebut termasuk dalam kategori sentimen positif atau negatif. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk mengukur tingkat akurasi dalam mengklasifikasikan sentimen-sentimen tersebut ke dalam kelas yang sesuai. Ada beberapa proses utama yang dimulai dari pengumpulan data kemudian pelabelan data secara manual, text processing , pembobotan  fitur  (TF-IDF),  seleksi  fitur thresholding dan  klasifikasi  metode K-Nearest  Neighbor .  Berdasarkan  hasil  klasifikasi menggunakan model pengujian dari total 1000 data komentar yang terbagi antara 596 data kelas positif dan 404 data kelas negatif twitter terhadap ancaman resesi tahun 2023, diperoleh hasil akurasi tertinggi sebesar 85% pada nilai k = 3 dengan menggunakan model perbandingan 90:10 training dan testing data.
Kata Kunci: Resesi; Klasifikasi Sentimen; K-Nearest Neighbor; Twitter; Ekonomi.
Abstract− A  recession  is  a  decline  in  overall  economic  activity,  this  is  considered  a phase  of  significant  and  sustainable  economic decline in various sectors and economic indicators. The threat of a recession in 2023 has become a topic of discussion in many countries, including Indonesia. This happens because Indonesia is threatened as a country affected by a recession due to weakening economic activity  in  the  real  sector.  This  sentiment  classification  research  aims  to  analyze  public  opinion  and  opinion  regarding  the  issue  of recession  news  in  2023  which  is  conveyed  via  the  social  media  platform  Twitter.  This  research  aims  to  understand  whether  these opinions fall into the category of positive sentiment or negative sentiment. Apart from that, this research also aims to measure the level of  accuracy  in  classifying  these  sentiments  into  appropriate  classes.  This  research  has  several  main  processes  starting  from  data collection  then  manual  data  labeling,  text  processing,  feature  weighting  (TF-IDF),  Thresholding  feature  selection  and  K-Nearest Neighbor method classification. Based on the classification results using a testing model from a total of 1000 comment data divided between 596 positive class data and 404 negative class Twitter data regarding the threat of recession in 2023, the highest accuracy results were obtained at 85% at a value of k = 3 using the 90:10 comparison model training and testing data.
Keywords : Recession; Sentiment Classification; K-Nearest Neighbor; Twitter; Economy.

## 1. PENDAHULUAN
Resesi  merupakan  ketika  pertumbuhan  ekonomi  riil  mengalami  pertumbuhan  negatif  atau  produk  domestik  bruto menyusut dua kuartal dalam satu tahun [1]. Resesi menyebabkan perubahan yang signifikan dalam berbagai bidang yang membuat laju pertumbuhan ekonomi melambat seperti di Indonesia yang termasuk negara berkembang  [2]. Indonesia pernah mengalami beberapa ancaman ekonomi seperti krisis ekonomi pada tahun 1998, dampak krisis global pada tahun 2008,  serta  ancaman  resesi  ekonomi  pada  tahun  2020  karena  penyebaran  Covid-19  [3].  Masa  pandemi  Covid-19 menghambat  laju  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  pada  tahun  2020  di  angka  -5.32  %  dan  setelah  pandemi  dihadapi dengan ancaman resesi global [4], [5].
Menurut Badan Pusat Statistik meskipun terdapat tekanan inflasi global dan ancaman resesi, ekonomi Indonesia tumbuh  dengan  cukup  baik  atau  kembali  normal  menyentuh  angka  5,44  %  pada  Triwulan  II  tahun  2022  [4].  Dengan pertumbuhan ekonomi di Indonesia terbilang masih cukup terlindungi dari ancaman resesi tetapi risiko resesi ekonomi masih ada dengan tingkat risiko sebesar 3 % [6].
Isu  ancaman  resesi  ekonomi  menimbulkan  berbagai  pendapat  atau  sudut  pandang  dari  masyarakat,  pendapat masyarakat terhadap sebuah topik atau isu dapat dilihat melalui media sosial yang banyak digunakan, salah satunya media sosial  seperti  Twitter.  Dikutip  dari  https://dataindonesia.id/  di  Indonesia  jumlah  pengguna  Twitter  pada  tahun  2022 mencapai 18,45 juta pengguna. Twitter menjadi indikasi kemampuan masyarakat dalam menyampaikan, menerima, dan menyebarkan pendapat atau informasi kepada pengguna lain sehingga informasi tersebut dapat diketahui oleh masyarakat luas  [7].  Banyaknya  cuitan  dan  opini  tentang  ancaman  resesi  ekonomi  di  Indonesia,  maka  dapat  dimanfaatkan  untuk memperoleh informasi polaritas sentimen positif, negatif maupun netral terhadap hal tersebut. klasifikasi sentimen adalah satu diantara metode lainnya yang dapat digunakan untuk menganalisa tweet atau opini tersebut [8].
Klasifikasi sentimen merupakan suatu ilmu yang mencari dan mengelompokkan emosi ataupun opini masyarakat baik berupa teks maupun vocal [8] Klasifikasi sentimen adalah proses mengidentifikasi perilaku atau pendapat seseorang ketika dihadapi suatu topik atau kejadian dengan mengkategorikan polaritas teks, yaitu apakah teks tersebut mengandung sentimen positif, negatif, atau netral. Salah satu teknik klasifikasi yang paling populer adalah dengan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) [9]. Metode ini termasuk dalam lazy learning yang pengelompokan data masuk ke dalam kelas-kelas
Dimas Ferarizki, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi 2023 dengan Metode K-Nearest Neighbor
yang telah diprediksi sebelumnya berdasarkan jarak terdekat atau tingkat kesamaannya dengan dataset atau data pelatihan yang ada sebelumnya [9], [10]. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap ancaman resesi ekonomi tahun 2023 pada media sosial Twitter dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam jumlah yang besar secara otomatis.
Penelitian sebelumnya oleh R. Gunawan, R. Septiadi, F. Apri Wenando, H. Mukhtar, dan Syahril meneliti tentang mengklasifikasi  nilai positif  dan  negatif dari komentar  masyarakat pada  pengguna  Twitter  tentang kebijakan  merdeka belajar  kampus  merdeka.  Hasil  pengujian  yang  menggunakan  700  data  menunjukkan  bahwa  metode  K-NN  dengan perbandingan  90:10 testing dan training pada  k=8  menghasilkan  akurasi  sebesar  84,28%, precision 84,42%, recall 84,28%, dan f-measure 84,35%  [11].  Kemudian  penelitian lainnya  dilakukan  oleh  D.  Muhidin  and  A.  Wibowo,  yang membahas  tentang  mengeksplorasi  perasaan  masyarakat  tentang  “ New  Normal” selama  pandemi  dengan  dua  metode yang akan dibandingkan yaitu Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor . Hasilnya menunjukkan bahwa K-NN lebih efektif dalam menyelesaikan topik sentimen ini yang menghasilkan akurasi sebesar 72,96%, sedangkan SVM hanya mencapai 71,19% [12]
Penggunaan teknik K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam penelitian sebelumnya dengan pendekatan Ensemble untuk mengkategorikan  sentimen  terkait  Kurikulum  2013  di  platform  Twitter,  efek  dari  nilai  k  dan  kombinasi  fitur  sangat berpengaruh terhadap akurasi klasifikasi sentimen ditentukan. Hasilnya menunjukkan bahwa nilai k optimal untuk K-NN adalah 5, dengan akurasi 96% [13]. Kemudian penelitian [14] menguji efektivitas penerapan metode Naïve Bayes, SVM, dan K-NN untuk menganalisis sentimen pada platform Halodoc. Dataset yang digunakan terdiri dari 1000 ulasan positif dan negatif dalam bahasa Inggris yang diambil dari Google Play Store . Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa K- NN memberikan hasil terbaik dan paling akurat  untuk klasifikasi sentimen, dengan akurasi tertinggi 95,00% dan nilai AUC  =  0,985.  Penelitian Penelitian  [15]  mengevaluasi  klasifikasi  sentimen  negatif  dan  positif  dengan  menerapkan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) pada topik Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) di Twitter. Dalam penelitian ini, K-NN digunakan untuk mengevaluasi nilai akurasi dari 3 jenis perhitungan jarak yaitu Cosinus Similarity , Euclidean Distance ,  dan Manhattan  Distance .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  K-NN  dengan  jarak Cosine  Similarity mendapatkan nilai accuracy 82% pada k = 3, K-NN dengan Euclidean Distance dan menghasilkan akurasi sebesar 81% pada k=11, dan K-NN dengan jarak Manhattan Distance yang menghasilkan akurasi 80% pada k = 5,7,9,11 dan 13. Dengan beragam perbedaan dari penelitian sebelumnya, penelitian kali ini mencoba untuk menggunakan metode K-NN dengan kasus yang berbeda. Adapun data yang digunakan berjumlah 1000 data tweet atau komentar yang diambil dari  Twitter  berdasarkan  kata  kunci  “resesi”.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  beberapa  tahapan  untuk  klasifikasi terhadap  sentimen  masyarakat  di  Twitter  terhadap  ancaman  resesi  ekonomi  tahun  2023.  Dimulai  dari  tahapan preprocessing sampai tahap klasifikasi sentimen, feature weighting (TF- IDF) dan feature selection (Thresholding) dapat menetukan sentimen positif atau negatif terhadap ancaman resesi ekonomi tahun 2023.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini, terdapat sebuah kerangka kerja penelitian yang melibatkan beberapa langkah. Langkah-langkah penelitian ini dapat dirinci seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 1.
Dimas Ferarizki, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi 2023 dengan Metode K-Nearest Neighbor

## 2.1 Identifikasi Masalah
Langkah  awal  yang  penting  dalam  proses  penelitian  adalah  menentukan  identifikasi  dari  suatu  masalah,  karena permasalahan yang terdefinisi dengan baik akan membimbing seluruh penelitian dan memastikan tujuan penelitian dapat tercapai.

## 2.2 Studi Pustaka
Studi  pustaka  sangat  idientik  dengan  proses  pencarian  dan  pengumpulan  literatur  yang  berhubungan  dengan  topik penelitian. Tujuannya adalah untuk mengumpulkan informasi, teori, temuan penelitian terdahulu, dan pandangan yang telah ada dalam literatur terkait.

## 2.3 Pengumpulan Data
Langkah awal dalam metodologi penelitian ini adalah pengumpulan data. Data yang diambil  bersumber dari platform media  sosial  Twitter  dengan  menggunakan  kata  kunci  “resesi”.  Total  data  cuitan tweet yang  berhasil  dikumpulkan berjumlah  3000 data.  Data  tersebut  dikumpulkan  terhitung  dari  tanggal 21  Oktober  sampai  6  Desember  2022,  namun untuk penelitian kali ini hanya menggunakan 1000 data.

## 2.4 Pelabelan Dataset
Tujuan dari tahap ini adalah untuk menentukan kategori sentimen positif atau negatif dalam data yang  telah terkumpul. Proses pelabelan ini dilakukan dengan tujuan mengatasi tantangan dalam mengklasifikasikan data tweet sehingga dapat dikelompokkan  dengan  akurat  sesuai  dengan  kontennya.  Tujuan  utama  dari  tahap  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi apakah sentimen yang terkandung dalam data yang telah terkumpul adalah positif atau negatif.

## 2.5 Text Preprocessing
Tahapan  ini  sangat  berpengaruh  dalam  proses  klasifikasi,  dimana  dataset  akan  disaring  dan  disiapkan  untuk menggabungkan  kata-kata  yang  mirip  sehingga  dapat  mengurangi  jumlah  kata  dalam  kumpulan  dokumen.  Hal  ini bertujuan untuk mempermudah analisis dan pengolahan data lebih lanjut.

## 2.6 Pembobotan Feature Weighting (TF-IDF)
Pembobotan TF-IDF ( Term Frequency Inverse Document Frequency ) digunakan untuk mengidentifikasi kata-kata kunci yang  paling  relevan  dalam  sebuah  dokumen  [16].  Semakin  tinggi  nilai  TF-IDF  suatu  kata  dalam  dokumen,  semakin penting kata tersebut dalam konteks dokumen tersebut. Kemudian TF-IDF berfungsi mengolah teks untuk menentukan bobot pentingnya sebuah kata dalam suatu atau kumpulan dokumen. Hasil bobot tersebut digunakan untuk menghitung jarak terpendeknya dengan menggunakan rumus Euclidean Distance. Dalam tahap pembobotan kata, langkah-langkah berikut dijalankan :
a. Setiap kata pada seluruh dokumen akan dihitung frekuensi kemunculannya.
b. Hitung nilai IDF menggunakan rumus :
IDF = 𝑙𝑜𝑔 𝑑 𝑑𝑓 (1)
Keterangan: IDF  = Inverse Document Frequency
d = Jumlah dokumen secara keseluruhan
df = Jumlah dokumen yang mengandung kata-kata tertentu ( term) c. Kemudian semua kata pada dokumen dihitung bobotnya dengan menggunakan rumus :
𝑊 𝑑𝑡 = 𝑡𝑓 𝑡 × IDF 𝑡 (2)
Keterangan : 𝑊 𝑑𝑡 = Bobot kata "t" dalam dokumen "d." 𝑡𝑓 𝑡 = Frekuensi kemunculan kata "t" dalam dokumen "d" ( Term Frequency ). IDF 𝑡 = Bobot IDF yang telah dihitung sebelumnya
d. Hasilnya digunakan sebagai patokan untuk vector sebelum perhitungan jarak dilakukan dengan Euclidean Distance :
𝑑 𝑖𝑗 =   √[(𝑥 𝑖 −   𝑥 𝑗 ) 2 + (𝑦 𝑖 −   𝑦 𝑗 ) 2 ] (3)
Keterangan : 𝑑 𝑖𝑗 = Jarak antar i dan j 𝑥 𝑖 = Kata ke i di dokumen x 𝑦 𝑖 = Kata ke i di dokumen y 2.7 Seleksi Fitur (Thresholding)
Dimas Ferarizki, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi 2023 dengan Metode K-Nearest Neighbor
Langkah  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  jumlah  dari  variabel  yang  dimasukkan  sampai  tersisa  variabel  yang  paling bernilai.  Dalam  penelitian  ini,  seleksi  fitur  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai  ambang  batas  yang  relevan  untuk memilih kategori fitur yang optimal [17]. Evaluasi pengaruh jumlah term yang dipilih pada proses klasifikasi merupakan tujuan dari uji seleksi fitur.

## 2.8 Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Metode ini adalah salah satu metode yang digunakan untuk melakukan klasifikasi. Metode ini dengan mengidentifikasi jarak terdekat antara sampel pelatihan dan instans permintaan untuk menemukan tetangga terdekat [11]. Kelas yang paling sering muncul di antara tetangga-tetangga tersebut akan menjadi hasil klasifikasi. Tahapan-tahapan metode K-NN dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Klasifikasi K-Nearest Neighbor

## 2.9 Pengujian (Confusion Matrix)
Confusion  matrix digunakan  bertujuan untuk  memahami  dan  mengevaluasi  performa  dari  metode  klasifikasi  pada penelitian ini. Confusion matrix memperhitungkan accuracy , precision , recall , dan f1 score untuk mengevaluasi performa model klasifikasi yang dibuat. Tabel 1 berikut adalah penjelasan dari pengujian confusion matrix .
Tabel 1. Confusion Matrix Predicted Class Positive Negative Positive TP (True Positive) FP (False Positive) Negative FN (False Negative) TN (True Negative)
Parameter yang digunakan adalah accuracy, precision, recall dan f1 score.
Accuracy = (𝑻𝑷+𝑻𝑵) 𝑻𝑷+𝑻𝑵+𝑭𝑷+𝑭𝑵 × 𝟏𝟎𝟎%
(4)
Precision (P)  = 𝑻𝑷 (𝑻𝑷+𝑭𝑷) × 𝟏𝟎𝟎% (5)
Recall (R) = 𝑻𝑷 (𝑻𝑷+𝑭𝑵) × 𝟏𝟎𝟎% (6) F1 score = 𝟐 𝒙 𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏 𝒙 𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏+𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 × 𝟏𝟎𝟎%
(6)

## 2.10 Kesimpulan
Puncak  dari  hasil  penelitian  terletak  pada  bagian  kesimpulan.  Sebagai  alternatif,  rekomendasi  yang  penting  berkaitan dengan studi ini disertakan dalam saran, dengan tujuan untuk memfasilitasi peluang pengembangan yang lebih maju di masa depan dan meraih hasil yang lebih efektif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data terbatas pada topik dan pandangan masyarakat tentang ancaman resesi yang hanya terdapat di platform  media  sosial  Twitter.  Metode  yang  digunakan  adalah crawling Twitter,  menggunakan  fungsi Application Interface (API)  yang  Twitter  sediakan.  Hasil  data  yang  terkstraksi  berjumlah  3000  data  namun  penelitian  kali  ini menggunakan 1000 data.
Dimas Ferarizki, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi 2023 dengan Metode K-Nearest Neighbor
Gambar 3. Pengumpulan Data
Gambar 3 menunjukkan ilustrasi dataset yang akan digunakan setelah proses pengumpulan data dilakukan. Namun sebelum digunakan data akan diberi label terlebih dahulu.

## 3.2 Pelabelan Data
Hasil  data  yang  telah  dikumpulkan kemudian dilakukan pelabelan  data  yang dibagi  menjadi  kelas  positif  dan  negatif. Pelabelan divalidasi secara manual dengan bantuan validator seorang lulusan sarjana bahasa yaitu Maiherawati, S.Pd.

## Gambar 4. Pelabelan Data
Berdasarkan gambar 4 dapat dilihat hasil data yang sudah diberi label dengan dua kelas yaitu positif dan negatif. Setelah data selesai diberikan label, data akan dimasukkan ke model klasifikasi untuk diolah ke proses selanjutnya.

## 3.3 Text Preprocessing
Berikut contoh hasil dari tahapan text preprocessing .
a. Cleaning
Tahapan  awal  dari text  preprocessing ini  menyiapkan  data  untuk  dianalisa  dengan  cara  menghapus  dan memodifikasi data yang tidak benar serta tidak berkaitan dengan informasi, tahapan ini bertujuan untuk meminimalisir noise dalam  proses  klasifikasi.  Contoh  atribut  yang  akan  dibersihkan  adalah mention, tanda  baca, Uniform  Resource Locator (URL), dan emoticon [18].
Tabel 2. Tahapan Cleaning Data Asli Setelah Cleaning
b' kalau  belum ? coba  bantu  UMKM , buat  UMKM. penyelamat Indonesia dari jurang resesi itu karena UMKM kita dan kita yg membelinya. inget , utamakan beli produk lokal dulu ya , pertimbangkan baik ya drpd beli impor walau murah di keranjang kuning .'
kalau  belum  coba  bantu  UMKM  buat  UMKM penyelamat  Indonesia  dari  jurang  resesi  itu  karena UMKM  kita  dan kita  membelinya  inget  utamakan beli produk  lokal  dulu  ya  pertimbangkan  baik  drpd  beli impor walau murah keranjang kuning
Proses Cleaning dapat  dilihat  pada  tabel  2,  atribut  yang  dihapus  ditandai  dengan  karakter  yang  ditebalkan. Berdasarkan proses pada tabel 2 dapat dilihat bahwasannya tanda baca seperti tanda tanya dan koma dihilangkan, karena tidak memiliki makna atau tidak berkaitan dengan informasi.
b. Case Folding
Dimas Ferarizki, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi 2023 dengan Metode K-Nearest Neighbor
Tahap ini mengubah seluruh  kata dalam dokumen menjadi huruf kecil ( lowercase ).  Proses Case Folding dapat dilihat pada tabel 3 yang menunjukkan kata “UMKM” diubah menjadi huruf kecil “umkm”.
Tabel 3. Tahapan Case Folding Data Setelah Cleaning Data Setelah Case Folding
kalau  belum  coba  bantu UMKM buat UMKM penyelamat  Indonesia  dari  jurang  resesi  itu  karena UMKM kita  dan  kita  membelinya  inget  utamakan  beli produk lokal dulu ya pertimbangkan baik drpd beli impor walau murah keranjang kuning
kalau belum coba bantu umkm buat umkm penyelamat indonesia  dari  jurang  resesi  itu  karena umkm kita  dan kita  membelinya  inget  utamakan  beli  produk  lokal  dulu ya  pertimbangkan  baik  drpd  beli  impor  walau  murah keranjang kuning
c. Tokenizing
Tahapan tokenizing bertujuan untuk memotong string input atau memisahkan kalimat berdasarkan kalimat kata yang membentuk sebuah dokumen [19]. Ilustrasi dari proses tokenizing dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Tahapan Tokenizing Data Setelah Case Folding
Data Setelah Tokenizing kalau  belum  coba  bantu  umkm  buat  umkm penyelamat  indonesia  dari  jurang  resesi  itu  karena umkm kita dan kita membelinya inget utamakan beli produk  lokal  dulu  pertimbangkan  baik  drpd  beli impor walau murah keranjang kuning ['kalau',  'belum',  'coba',  'bantu',  'umkm',  'buat',  'umkm', 'penyelamat',  'indonesia',  'dari',  'jurang',  'resesi',  'itu',  'karena', 'umkm',  'kita',  'dan',  'kita',  'membelinya',  'inget',  'utamakan', 'beli',  'produk',  'lokal',  'dulu',  'pertimbangkan',  'baik',  'drpd',
'beli', 'impor', 'walau', 'murah', 'keranjang', 'kuning']
Berdasarkan pada tabel 4 dapat dilihat perbedaan proses sebelum dan sesudah pemisahan kata yang terjadi pada tahapan tokenizing .  Kumpulan  kata  dalam  sebuah  dokumen  dipotong  satu  persatu,  namun  masih  membentuk  sebuah dokumen.
d. Normalisasi
Dalam penelitian ini, kamus normalisasi dibuat dan digunakan sebagai referensi untuk menyesuaikan kesalahan ejaan atau kata yang tidak baku kemudian diubah menjadi bentuk kata yang baku. Tabel  5 menjelaskan perubahan kata sebelum dan sesudah dilakukan proses normalisasi ditandai dengan kata yang ditebalkan.
Tabel 5. Tahapan Normalisasi Data Setelah Tokenizing Data Setelah Normalisasi
['kalau',  'belum',  'coba',  'bantu',  'umkm',  'buat',  'umkm', 'penyelamat',  'indonesia',  'dari',  'jurang',  'resesi',  'itu', 'karena', 'umkm', 'kita', 'dan', 'kita', 'membelinya', 'inget' , 'utamakan', 'beli', 'produk', 'lokal', 'dulu', 'pertimbangkan', 'baik', 'drpd' , 'beli', 'impor', 'walau', 'murah', 'keranjang', 'kuning']
['kalau',  'belum',  'coba',  'bantu',  'umkm',  'buat',  'umkm',
'penyelamat',  'indonesia',  'dari',  'jurang',  'resesi',  'itu', 'karena', 'umkm', 'kita', 'dan', 'kita', 'membelinya', 'ingat' ,
'utamakan', 'beli', 'produk', 'lokal', 'dulu', 'pertimbangkan', 'baik', 'daripada' ,  'beli',  'impor',  'walau',  'murah',
'keranjang', 'kuning']
Berdasarkan tabel 5 contoh hasil yang didapatkan adalah kata “inget” pada dataset diubah ke dalam bentuk bahasa baku yaitu “ingat”. Kata tersebut diubah dengan merujuk sesuai dengan kamus yang telah dibuat.
e. Negation Handling
Proses  penanganan  negasi  mengidentifikasi  kata-kata  dengan  sifat  negatif,  kemudian  mengubah  kata  tersebut menjadi kata yang lainnya tetapi memiliki makna yang sama. Proses negation handling dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Tahapan Negation Handling Data Setelah Normalisasi Data Setelah Negation handling
['kalau', 'belum' , 'coba' ,  'bantu',  'umkm',  'buat',  'umkm', 'penyelamat',  'indonesia',  'dari',  'jurang',  'resesi',  'itu', 'karena',  'umkm',  'kita',  'dan',  'kita',  'membelinya',  'ingat', 'utamakan', 'beli', 'produk', 'lokal', 'dulu', 'pertimbangkan', 'baik',  'daripada',  'beli',  'impor',  'walau',  'murah',
'keranjang', 'kuning'] ['kalau', 'masih' , 'asing' ,  'bantu',  'umkm',  'buat',  'umkm', 'penyelamat',  'indonesia',  'dari',  'jurang',  'resesi',  'itu', 'karena',  'umkm',  'kita',  'dan',  'kita',  'membelinya',  'ingat', 'utamakan', 'beli', 'produk', 'lokal', 'dulu', 'pertimbangkan', 'baik',  'daripada',  'beli',  'impor',  'walau',  'murah', 'keranjang', 'kuning']
Berdasarkan hasil yang didapatkan dari proses negation handling pada tabel 6 kata “belum coba” diubah menjadi kata “masih asing”.
f. Stopword Removal
Proses  ini  [20]  melakukan  penghilangan  kata  penghubung  yang  dipandang  tidak  bermakna  dalam  klasifikasi sentimen dengan focus   pada   upaya perhitungan   pada kata-kata      yang      jauh lebih penting atau bermakna. Tabel 7
Dimas Ferarizki, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi 2023 dengan Metode K-Nearest Neighbor
menunjukkan proses dari stopword removal, tulisan yang ditebalkan adalah kata yang dihilangkan.
Tabel 7. Tahapan Stopword Removal
Data Setelah Negation Handling Data Setelah Stopword Removal
['kalau' , 'masih' ,  'asing',  'bantu',  'umkm', 'buat' ,  'umkm', 'penyelamat',  'indonesia', 'dari' ,  'jurang',  'resesi', 'itu' , 'karena' , 'umkm', 'kita' , 'dan' , 'kita' , 'membelinya', 'ingat', 'utamakan', 'beli', 'produk', 'lokal', 'dulu' , 'pertimbangkan', 'baik' , 'daripada', 'beli', 'impor', 'walau' , 'murah', 'keranjang', 'kuning'] ['asing',  'bantu',  'umkm',  'umkm',  'penyelamat', 'indonesia', 'jurang', 'resesi', 'umkm', 'membelinya', 'ingat', 'utamakan', 'beli', 'produk', 'lokal',  'pertimbangkan',  'beli',  'impor',  'murah', 'keranjang', 'kuning']
Hasil yang didapatkan dari contoh proses stopword removal pada tabel 7 adalah kata seperti “kalau” dan “masih” , dihilangkan dari sebuah dokumen.
g. Stemming
Stemming adalah  suatu  proses  yang  melibatkan  penghapusan  afiks  imbuhan  dari  kata  atau  transformasi  kata menjadi  bentuk  dasarnya  [16].  Tabel  8  menunjukkan  proses  dari stemming, tulisan  yang  ditebalkan  adalah  kata  yang diubah menjadi bentuk dasarnya.
Tabel 8. Tahapan Stemming Data Setelah Stopword Removal Data Setelah Stemming
['asing',  'bantu',  'umkm',  'umkm', 'penyelamat' ,  'indonesia', 'jurang',  'resesi',  'umkm', 'membelinya' ,  'ingat', 'utamakan' ,
'beli', 'produk', 'lokal', 'pertimbangkan ', 'beli', 'impor', 'murah', 'keranjang', 'kuning'] ['asing',  'bantu',  'umkm',  'umkm', 'selamat' , 'indonesia',  'jurang',  'resesi',  'umkm', 'beli' ,  'ingat', 'utama ',  'beli',  'produk',  'lokal', 'timbang' ,  'beli', 'impor', 'murah', 'keranjang', 'kuning']
Berdasarkan  hasil  dari  proses stemming yang  dapat  dilihat  pada  tabel  8,  kata  seperti  “penyelamat”  mengalami penghapusan afiks imbuhan sehingga menjadi bentuk dasarnya yaitu “selamat”.

## 3.4 Pembobotan TF-IDF
Setelah semua proses text preprocessing selesai dilakukan, dataset yang diolah akan memasuki proses pembobotan TF- IDF. Proses ini bertujuan untuk menghitung nilai bobot dari sebuah kata dalam sebuah dokumen. TF atau Term Frequency adalah frekuensi munculnya sebuah suatu term dalam suatu dokumen dan IDF atau Inverse Document Frequency adalah jumlah dokumen dimana suatu term muncul  [20]. Berikut ilustrasi proses dari pembobotan TF-IDF dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan TF-IDF pada Google Collab
Berdasarkan  hasil  yang  ditampilkan  pada  gambar  5,  kolom  merepresentasikan  sebuah  kata  dan  baris  adalah bobotnya. Gambar 5 merupakan proses TF-IDF yang telah diimplementasikan pada Google Collab.

## 3.5 Feature Selection (Thresholding)
Proses ini bertujuan untuk memilih fitur-fitur terbaik, ouput yang dihasilkan berupa informasi indeks fitur yang relevan dan akan menjadi masukan untuk pengolahan data. Pada penelitian ini percobaan akan dilakukan dengan menggunakan nilai  ambang  batas threshold sebesar  0,001.  Hasil  dari  proses  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  6  yang  sudah diimplementasikan di Google Colab.
Dimas Ferarizki, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi 2023 dengan Metode K-Nearest Neighbor
Berdasarkan hasil yang dapat dilihat pada gambar 6, kata yang ditampilkan adalah kata yang memenuhi ambang batas yang telah ditentukan. Contohnya kata “ancam”, “antisipasi”, dan “bangsa”.

## 3.6 Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Pada perhitungan klasifikasi menggunakan K-NN dilakukan dengan menetukan nilai K, pada penelitian ini nilai K yang digunakan yaitu K = 3,5,7,9,11,13, dan 15. Sistem bekerja efektif jika hasil klasifikasi data sebagai positif atau negatif dapat mengidentifikasi dan mengategorikan data yang diuji masuk ke dalam kelas yang sama dengan kelas pada data latih.
Gambar 7. Tampilan Klasifikasi K-NN pada Google Colab
Hasil pada proses ini dapat dilihat pada gambar  7 yang menunjukkan model dapat bekerja dengan baik karena hasil klasifikasi masuk ke dalam kelas targetnya. Kelas target merupakan dataset yang sudah diberi label secara manual dan hasil klasifikasi adalah hasil berupa label dari model yang dibuat ketika proses klasifikasi telah selesai dilakukan.

## 3.7 Pengujian
Setelah  proses  pembobotan  kata,  seleksi  fitur,  dan  klasifikasi  dengan  metode  telah  selesai  dilakukan,  maka  tahapan selanjutnya adalah tahapan pengujian untuk mencari dan mengevaluasi nilai accuracy , precision , recall , dan f1 score . Pada penelitian ini pengujian dilakukan dengan menggunakan confusion matrix , adapun nilai K = 3,5,7,9,11,13,15 sebagai jumlah tetangga terdekat kemudian untuk perbandingan yang digunakan yaitu 60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10. Pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Pengujian Confusion Matrix Nilai K Accuracy 60:40 70:30 80:20 90:10 3 74.5 78.3 79.0 85.0 5 7 9 11 13 15 68.5 68.0 65.0 61.8 58.8 55.2 71.0 70.0 68.7 64.3 62.0 59.7 75.5 72.5 71.0 67.5 65.0 64.5 80.0 77.0 77.0 75.0 73.0 68.0
Dari pengujian yang sudah dilakukan, hasil akurasi tertinggi terletak diangka 85,0% dengan rasio 90:10 data latih dan uji pada nilai K=3. Hasil confussion matrix dengan akurasi tertinggi dapat dilihat pada gambar 8.
Dimas Ferarizki, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi 2023 dengan Metode K-Nearest Neighbor
Gambar diatas menjelaskan hasil dari pengujian model klasifikasi yang telah dilakukan, angka yang terdapat pada gambar  menunjukkan  seberapa  baik  model  untuk  menentukan  kelas  aktual  masuk  ke  dalam  kelas  prediksi  pada perbandingan data 90:10 dengan nilai K = 3.  Kemudian hasil evaluasi lainnya untuk precision , recall , dan f1 score dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Hasil Precision , Recall , dan F1 Score
Berdasarkan gambar 9 dapat dilihat bahwa terdapat nilai precision , recall dan f1-1 score , hasil ini didapatkan dari perhitungan pengujian confusion matrix . Adapun hasil perhitungan yang didapatkan adalah nilai accuracy dengan macro average 86,1%, recall 86,0% dan f1 score 85,0%. Hasil ini menunjukkan bahwa model klasifikasi dapat bekerja dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang  telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa  metode yang digunakan terbilang  efektif untuk  melakukan  klasifikasi  sentimen  terkait  ancaman  resesi  ekonomi  tahun  2023.  Hasil  pengujian  dengan  variasi perbandingan data dan nilai K yang berbeda menunjukkan bahwa kinerja terbaik ditemukan pada pengujian dengan nilai K=3 serta perbandingan 90:10 data training dan testing yang memiliki akurasi sebesar 85,0%. Hasil tersebut juga diikuti dengan nilai precision sebesar 86,1%, recall sebesar 86,0%, dan f1 score sebesar 85,0%. Pentingnya mencatat bahwa pengujian  dengan  jumlah  data  uji  yang  lebih  sedikit  cenderung  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi,  namun penambahan  data  uji  dapat  mengakibatkan  penurunan  akurasi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  selanjutnya  dapat mengembangkan  dengan  menggunakan  dataset  yang  lebih  besar  dan  menguji  metode feature  weighting dan feature selection alternatif.

## REFERENCES
[1] S. Blandina, A. Noor Fitrian, dan W. Septiyani, “Strategi Menghindarkan Indonesia dari Ancaman Resesi Ekonomi di Masa Pandemi,” Efektor, vol. 7, no. 2, hlm. 181–190, Des 2020, doi: 10.29407/e.v7i2.15043.
[2] S. Itmam, “Resesi Ekonomi dan Implikasinya dari Perspektif Hukum Bisnis,” Equilibrium: Jurnal Ekonomi Syariah, vol. 9, no. 1, hlm. 179, Jun 2021, doi: 10.21043/equilibrium.v9i1.10012.
[3] A. Adhari, “Penataan Ancaman Ekonomi Sebagai Bagian Dari Keadaan Bahaya Di Indonesia,” Dialogia Iuridica: Jurnal Hukum Bisnis dan Investasi, vol. 11, hlm. 33, Nov 2020.
[4] Badan  Pusat  Statistik,  “Berita  Resmi  Statistik,”  2022,  Diakses:  11  Desember  2022.  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.bps.go.id/website/materi_ind/materiBrsInd-20220805094500
[5] A. Sandra, A. Syach, V. Aulya, dan D. Kustiawati, “Studi Literatur : Mempersiapkan Investasi untuk Hadapi Isu Resesi Ekonomi di Indonesia,” Jurnal Pendidikan dan Konseling, vol. 4, no. 6, hlm. 1–9, Des 2022, doi: https://doi.org/10.31004/jpdk.v4i6.9609.
[6] Suaidah dan Marliyah, “Upaya Keuangan Syariah Terhadap Ancaman Resesi Global,” Edunomika, vol. 07, no. 01, hlm. 1–9, Nov 2022.
[7] A. P. Rodrigues dan N. N. Chiplunkar, “A New Big Data Approach For Topic Classification And Sentiment Analysis Of Twitter Data,” Evol Intell, vol. 15, no. 2, hlm. 877–887, Jun 2022, doi: 10.1007/s12065-019-00236-3.
[8] M.  Cindo  dan  D.  P.  Rini,  “Metode  Klasifikasi  Pada  Sentimen  Analisis,”  Seminar  Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains (SAINTEKS), hlm. 66–70, 2019.
[9] I.  A.  Angreni,  S.  A.  Adisasmita,  M.  I.  Ramli,  dan  S.  Hamid,  “Pengaruh  Nilai  K  Pada  Metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN) Terhadap  Tingkat  Akurasi  Identifikasi  Kerusakan  Jalan,”  Rekayasa  Sipil,  vol.  7,  no.  2,  hlm.  63,  Jan  2019,  doi: 10.22441/jrs.2018.v07.i2.01.
[10]  L.  M.  Sinaga,  Sawaluddin,  dan  S.  Suwilo,  “Analysis  of  classification  and  Naïve  Bayes  algorithm  k-nearest  neighbor  in  data mining,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol. 725, no. 1, Jan 2020, doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012106.
[11]  R. Gunawan, R. Septiadi, F. Apri Wenando, H. Mukhtar, dan Syahril, “K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Menganalisis Sentimen terhadap  Kebijakan  Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  pada  Komentar  Twitter,”  Jurnal  CoSciTech  (Computer  Science  and Information Technology), vol. 3, no. 2, hlm. 152–158, Agu 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i2.3841.
[12]  D.  Muhidin  dan  A.  Wibowo,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma Support  Vector  Machine  Dan  K-Nearest  Neighbor  Terhadap Analisis Sentimen Kebijakan New Normal,” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi), vol. 5, hlm. 1–7, Des 2020.
[13]  M.  R.  Irfan,  M.  A.  Fauzi,  T.  Tibyani,  dan  N.  D. Mentari,  “Twitter  Sentiment  Analysis on  2013  Curriculum  Using  Ensemble Features and K-Nearest Neighbor,” International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), vol. 8, no. 6, hlm. 5409, Des 2018, doi: 10.11591/ijece.v8i6.pp5409-5414.
Dimas Ferarizki, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi 2023 dengan Metode K-Nearest Neighbor
[14]  E. Indrayuni, A. Nurhadi, dan D. A. Kristiyanti, “Implementasi Algoritma Naive Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors  untuk  Analisa  Sentimen  Aplikasi  Halodoc,”  Faktor  Exacta,  vol.  14,  no.  2,  hlm.  64,  Agu  2021,  doi: 10.30998/faktorexacta.v14i2.9697.
[15]  I.  Romli,  S.  Prameswari  R,  dan  A.  Z.  Kamalia,  “Sentiment  Analysis  about  Large-Scale  Social  Restrictions  in  Social  Media Twitter  Using  Algoritm  K-Nearest  Neighbor,”  Jurnal  Online  Informatika,  vol.  6,  no.  1,  hlm.  96,  Jun  2021,  doi: 10.15575/join.v6i1.670.
[16]  R.  Kosasih  dan  A.  Alberto,  “Analisis  Sentimen  Produk  Permainan  Menggunakan  Metode  TF-IDF  Dan  Algoritma  K-Nearest Neighbor,” Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, vol. 6, no. 1, 2021, doi: 10.30743/infotekjar.v6i1.3893.
[17]  A. M. Pravina, K. N. Sani, H. D. Harfianto, T. A. Pratama, A. Fahrina, dan Y. Ruldeviyani, “Sentiment Analysis Of Delivery Service Opinions On Twitter Documents Using K-Nearest Neighbor,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 9, no. 2, hlm. 996–1012, 2022, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.mdp.ac.id
[18]  A.  Yoga  Pratama,  Y.  Umaidah,  dan  A.  Voutama,  “Analisis  Sentimen  Media  Sosial  Twitter  Dengan  Algoritma  K-Nearest Neighbor Dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja),” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI, vol. 5, no. 2, hlm. 897–910, 2021.
[19]  G.  K.  Pati  dan  E.  Umar,  “Analisis  Sentimen  Komentar  Pengunjung  Terhadap  Tempat  Wisata  Danau  Weekuri  Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Dan K-Nearest Neighbor,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, hlm. 2309, Okt 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4635.
[20]  A. Deviyanto dan M. R. Didik Wahyudi, “Penerapan Analisis Sentimen Pada Pengguna Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Jurnal Informatika Sunan Kalijaga, vol. 3, no. 1, hlm. 1–13, 2018.