## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 96
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors untuk Menganalisis Pendapat Pakar AI tentang Kemajuan Kecerdasan Buatan
Muhammad Akmal Hakim 1 , Hermawan 2 , Peri Gunawan 3 , Rendi Pratama 4 , Fandi Kurniawam 5
Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Kotabumi, Lampung, Indonesia. Sistem dan Teknologi Informasi Ilmu Komputer,Universitas Muhammadiyah Kotabumi,
Lampung, Indonesia
E-mail: muham.2059201103@umko.ac.id
1 , herma.2059201025@umko.ac.id 2 , perig.2059201071@umko.ac.id 3 , rendipratama95061@gmail.com 4 , fandi.kurniawan@umko.ac.id 5

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  berkembang  dengan  sangat  pesat,  terutama  dibidang informasi  seperti  media  sosial.  Saat  ini  sudah  banyak  platform  media  sosial seperti YouTube yang  bisa  digunakan untuk  mengunggah  dan  menonton video serta  streaming  video  di  Internet.  Video  yang  disalurkan  di  YouTube  biasanya mendapat ratusan ribu, bahkan jutaan penonton dan puluhan ribu komentar dari para netizen. Ada banyak video di YouTube yang membahas tentang AI (Artificial Intelligence/Kecerdasan  Buatan,  dan  beberapa  pakar  serta  netizen  di  seluruh dunia mendukung AI, sementara yang lain menentangnya. Oleh karena itu pada penelitian  ini  kami  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  untuk mengklasifikasikan sentimen komentar menjadi positif dan negatif. Hasil akurasi dari  menggunakan  klasifikasi  K-NN  yaitu,  akurasi  yang  didapat  yaitu  sebesar 70.82%,  class  precision  untuk  pred.positif  dengan  skor  57.80%,  dan class.precision  pred.negatif  dengan  skor  82.26%.  dan  untuk  class.recall  true positif dengan skor 74.12%, dan clasa.recall true negatif dengan skor 68.92%.
Kata Kunci : Analisis Sentimen, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  berkembang  sangatlah  cepat,  sehingga  hampir  dari semua  kegiatan  atau  bahkan  perkerjaan  berhubungan  dengan  sebuah teknologi informasi. Dan dengan adanya teknologi informasi kita dengan sangat  mudah  mendapatkan  informasi,  juga  dapat  meringankan  dan mempercepat pekerjaan seseorang.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Akmal Hakim, Hermawan, at all | 97
Media sosial adalah komunitas online yang memungkinkan penggunanya berkomunikasi, berpartisipasi, dan bertukar informasi tanpa dibatasi oleh ruang  dan  waktu  [1].  Media  sosial  yang  umum  digunakan  adalah Instagram, Twitter, Facebook, YouTube dan lain-lain. Dalam media sosial banyak  yang  membahas  tentang  Artificial  Intelligence  (AI),  Kecerdasan buatan (AI) adalah  program komputer dengan algoritma yang bertugas memeriksa data dan menggunakannya untuk  melakukan proses berpikir dan  berperilaku  seperti  manusia  [2].    YouTube  adalah  media  sosial streaming video online atau situs web untuk mengunduh dan menonton video. Dalam penelitian ini  dilakukan analisis opini yang mendukung dan menentang kecerdasan buatan [3].
Data  mining  merupakan  suatu  teknik    menggali  data  secara  mendalam untuk  memperoleh  pengetahuan  atau  wawasan.  Data  mining menggunakan  pengalaman  atau  bahkan  kesalahan  sebelumnya  untuk meningkatkan  kualitas    model  dan  hasil  analisis,  salah  satunya  adalah kemampuan    teknik  data  mining  atau  klasifikasi  [4].  Data  mining merupakan  suatu  proses  yang  dapat  digunakan  untuk  mengolah  data komentar emosional dari pengguna di Twitter, Youtube, dan Instagram.
Penelitian  kali  ini  menggunakan  algotitma  K-Nearest  Neighbor  adalah salah satu metode klasifikasi data mining. KNN adalah pengklasifikasi data mining  yang  mengklasifikasikan  kumpulan  data  yang  belajar  dari informasi berlabel [5].  Beberapa pembahasan singkat beberapa penelitian terdahulu yang relevan untuk mendukung alasan dan motivasi perlunya dilakukan penelitian seperti yang diusulkan.
Penelitian    dengan  judul  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Analisis Sentimen  Tentang  Penghapusan  Ujian  Nasional  [6].  Pada  penelitian  ini dejelaskan  penelitian  tersebut  di  ajukan  untuk  menganalisis  opini masyarakat, ditentukan dari menganalisis sentimen pada twitter, youtube dan  instagram  dalam  komentar  masyarakat  menggunakan  Algoritma  K- Nearest Neighbor. Hasil dari pembahasannya, di dapatkan akurasi sebesar 75,45% dan AUC sebesar 0,733%.
Berdasarkan  dari  penelitian  sebelumnya  penulis  bermaksud  melakukan analisis sentimen pada komentar youtube, yaitu bertujuan untuk melihat opini dari masyarakat atau warganet tentang kemajuan dari kecerdasan buatan (AI). Yang menghasilkan opini dengan kategori opini positif atau opini  negatif.  Peneliti  berharap  dalam  penelitian  ini  dapat  bermanfaat

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
untuk menyelidiki opini-opini masyarakat yang termasuk sentimen positif, negatif, netral, dan lainnya.

## 2. METODE
Berikut  merupakan  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  metode penelitian, digambarkan menjadi alur penelitian bersumber dari [7] yang dijelaskan pada gambar gambar di bawah ini:
Gambar 1. Alur penelitian

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Akmal Hakim, Hermawan, at all | 99

## 2.1 Identifikasi masalah
Pada tahap ini peneliti melakukan mengidentifikasi masalah yang sering terjadi pada media sosial, seperti twitter, instagram, youtube dan lainnya. Data yang digunakan berasal dari opini masyarakat YouTube dan konten unduhan.  Konten  seputar  perkembangan  teknologi  pun  banyak  disukai warganet.    Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  proses  untuk  menentukan komentar  mana  yang  merupakan  sentimen  positif  dan  mana  yang merupakan sentimen negatif.

## 2.2 Metode Pengumpulan data
Dalam  tahap  pengumpulan  data,  penelitian  ini  menggunakan  data  yang didapat  dari  dari  komentar  video  yaoutube  https://youtu.be/YaM- Y8RT4us?si=JsVHJgIyj0QJhqIu  data  tersebut  diambil  menggunakan website netlytic.org.

## 2.3 Analisis sentimen
Sentiment  Analysis  merupakan  perpaduan  dari  data  mining  dan  teks mining,  dimana  Sentiment  Analysis  sendiri  digunakan  untuk  mengolah berbagai  macam  opini  yang  telah  diberikan  oleh  masyarakat  atau  para pakar  melalui  berbagai  media  yang  ada,  opini  tersebut  diberikan  untuk sebuah produk, jasa maupun sebuah instansi [8].

## 2.4 Texs mining
Texs  mining  adalah  sebuah  analisis  terhadap  teks,  yaitu  dengan mengestrak  sebuah  teks  informasi  penting  dan  bermutu  atau  teks  yang tidak  terstruktur  [7].  Ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah  teks yaitu mengidentifikasi peola, tren, kandungan, serta wawasan dalam teks.

## 2.5 Kasifikasi K-Nearest Neighbors
K-Nearest Neighbors merupakan algoritma atau metode yang digunakan untuk pembelajaran mesin, yang fokus utamanya untuk pengkasifikasian atau  data  berdasarkan  kesamaan  dari  tetangga  terdekatnya.  KNN  ini berkerja  denagn  cara  mengidentifikasi  kategori  dari  data  yang  baru dengan berdasarkan mayoritas label terdekatnya.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Berikut adalah Langkah untuk menghitung metode K-Nearest Neighbor [9] sebagai berikut:
a) Menentukan parameter K
b) Menghitung  jarak  antara  data  training  dan  data  testingPerhitungan jarak yang paling umum dipakai pada perhitungan pada algoritma KNN adalahmenggunakan perhitungan jarak Euclidean. Rumusannya adalah sebagai berikut:
𝑒𝑢𝑐 = √( ∑ (pi  −  qi)2 n i=0 )
dimana: pi = sample data / data training qi = data uji / data testing i = variabel data n = dimensi data
c) Mengurutkan jarak yang terbentuk
d) Menentukan jarak terdekat sampai urutan K
e) Memasangkan kelas yang bersesuaian
f) Mencari jumlah kelas dari tetangga terdekat Anda dan pilih satu sebagai kelas data untuk dievaluasi.

## 2.6 Evaluasi klasifikasi
Proses  evaluasi  klasifikasi  didasarkan  pada  pengujian  pada  item  yang benar  dan  item  yang  salah.  Jenis  model  yang  paling  cocok  untuk  hasil klasifikasi  ditemukan  dengan  menggunakan  validasi  ini  ialah  confusion matrix.  Confusion  matrix  adalah  informasi  mengenai  hasil  klasifikasi aktual yang dapat diprediksi oleh sebuah sistem klasifikasi [10].
tabel 1. Confusion Matrix

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Akmal Hakim, Hermawan, at all | 101
a) True positif (TP) merupakan jumlah record positifdalam dataset yang diklasifikasikan positif.
b) True negatif (TN) merupakan jumlah record negative dalam dataset yang diklasifikasikan negatif.
c) False  positif  (FP).  merupakan  jumlah  record  negatif  dalam  dataset yang diklasifikasikan positif.
d) False  negatif  (FN)  merupakan  jumlah  record  positif  dalam  dataset yang diklasifikasikan negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil pengumpulan data dari komentar video youtube data tersebut dikumpulkan dalam file csv.

## 3.1. Crowling dataset
Yaitu   sebuah  proses yang  menggali  jauh  ke  dalam  website atau  target tertentu  untuk  mengambil data.  Disini  peneliti  mengambil  dataset  dari salah  satu  konten  pada  youtube,  dengan  menggunakan  website netlytic.org.  Netlytic  adalah salah  satu  perangkat  untuk  menganalisis jaringan pada media sosial, yaitu dalam percakapan di media sosial seperti (twitter, FB, youtube, dan lain-lain). Penelitian ini menggunakan 957 opini yang  bersifat  positif,  dan  negatif,  dengan  melabeli  secara  manual  yaitu sekitar 30% data latih dan 70% data uji. Sebagai contoh komentar youtube yang telah dilabeli, Seperti pada Tabel 1
Tabel 1. Contoh Sentimen pada dataset deskripsi sentimen Gpp  deh  semua  pekerjaan  manusia  di  kerjakan  oleh  AI  jdi manusia fokus sm ibadah sm meperbaiki Ahlaknya? Positif Ntar ai buat dirinya sendiri dan menjadi robot dan dunia ini di penuhi  robot  era  cyberpunk  pun  di  mulai  waktunya  survival melawan robot Negatif
Label  dengan  sentimen  positif  berarti  yang  setuju  atau  tidak mempermasalahkan adanya AI, sedangkan sentimen negatif berarti yang tidak menyetujui adanya AI.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3.2. Pre-processing
Pada tahap ini peneliti harus lebih  dulu melakukan subproses agar teks dalam  keadaan  clean  atau  bersih  melakukannya  dengan  aplikasi Rapidminer. Subproses adalah langkah untuk menghilangkan URL, simbol- simbol dalam description, emoticon, dan lainnya. Setelah subproses selesai selanjutnya pre-pemrosesan data yang telah di clean kemudian tokenizing, stopwords, dan stemming. Pada aplikasi Rapidminer. Gambar 2 adalah pre- pemrosesan pada peneliyian ini.
Gambar 2. Premrosesan data
Tranform  casses  berfungsi  untuk  mengubah  seluruh  teks  yang  ada  dari huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil.  Lalu  tokenize  bertujuan  untuk memisahkan  kalimat  menjadi  kata  untuk  diproses  lebih  lanjut.  filter stopword  berfunsi  sebagai  menghilanggkan  kata-kata  yang  tidak diperlukan.  Selanjutnya  adalah  stemming  adalah  menghilangkan  kata imbuhan pada setiap kata yang diproses pada tahap sebelumnya.
Gambar 3. Rangkaian Proses Rapidminer

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Akmal Hakim, Hermawan, at all | 103
Gambar  3  merupakan  tahapan-tahapan  untuk  menghilangkan  kata imbuhan menjadi  kata  dasarnya  yaitu  seperti  ’pekerjaan’  manjadi  kerja. Dan pada tahap ini untuk pengujian dari data latih dan model yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya.

## 3.3. TF-IDF
Tahapan  ini  merupakan  pembobotan  kata  yang  menggunakan  Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), yaitu bertujuan untuk mengubah  data  teks menjadi  numerik.  Bidang  pembelajaran mesin  atau Machine  learning  dan  deep  learning  akan  bekerja  dengan  baik  dan maksimal  jika data yang diolah  berupa  data numerik [11]. Yaitu sebuah fitur  yang  berfungsi  sebagai  pengukuran  kata  dalam  dokumen  dengan konteks  tertentu  dari  dokumen  yang  lebih  besar.  Biasanya  metode  ini digunakan untuk memproses bahasa natural, untuk pengembangan teks dan mengambil informasi. Dengan urutan rumus sebagai berikut:
a) TF (Term Frequency)
TF adalah frekuensi nilai untuk kemunculah kata dalam dokumen. Dengan rumus perhitungan sebagai berikut:
TF Kata = ( total jumlah dokumen

## Total jumlah kata dalam dokumen
)
Nilai dari TF tidak dapat memberikan informasi penting dari kata tersebut dalam  dokumen.  Yaitu  kata-kata  konjungsi  yang  sering  muncul  pada dokumen  atau  kata  umum  yang  bisa  jadi  memiliki  nilai  TF  tinggi, sebaliknya  kata  tersebut  tidak  mempunyai  makna  yang  penting  dalam sebuah dokumen. Karena hal ini dibutuhkan teknik lain, yaitu IDF (Inverse Document  Frequency)  yaitu  yang  akan  memberikan  pembobotan  pada kata  yang  sering  muncul  dalam  sebuah  dokumen.  Dengan  rumus perhitungan sebagai berikut:
b) IDF (Inverse Document Frequency)
IDF Kata = log ( total jumlah dokumen (N) jumlah dokumen yang mengandung kata (n) )
Yaitu  total  jumlah  dokumen  didalam  kumpulan  dari  dokumen  dan jumlahdokumen yang mengandung kata-kata tersebut. dari hasil nilai TF

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
dan  IDF  yang  didapat  selanjutnya  adalah  TF-IDF  dapat  dihitung  dengan rumus dibawah ini:
c) TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
TF − IDF Kata =   TF Kata х IDF Kata
Yaitu  kata  yang  memiliki  nilai  tinggi  terhadap  TF-IDF  dianggap  penting yang  akan  meberikan  sebuah  kontribusi  yang  besar  untuk  menetukan suatu topik dalam kumpulan dokumen tersebut.
Gambar 4. Result All TF-IDF
Pada gambar 4 dapat dijelaskan yaitu gabungan dari kata dalam dokumen yang mana kata-kata tersebut sering muncul atau sebagai top word yang dijabarkan dalam benuk tabel.

## 3.4. Word Cloud
Tahap  selajutnya  yaitu  word  cloud,  Word  Cloud  adalah  visualisasi  dari kupulan beberapa kata dengan ukuran teks yang lebih besar, dan berupa awan kata, yang mana kata yang sering digunakan dalam teks.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Akmal Hakim, Hermawan, at all | 105
Gambar 5. Word Cloud
Dari  gambar  diatas  dapat  disimpulkan  word  cloud  merupakan  sebuah visualisasi  yang  kuat  dengan  menggambarkan  sebuah  informasi  dalam teks secara ringkas dan juga mudah dipahami.

## 3.5. Kasifikasi K-Nearest Neighbors
Untuk penelitian ini menggunakan algoritma KNN (K-Nearest Neighbors) yang  merupakan  salah  satu  algoritma  untuk  Machine  Learning.  Guna melihat  tingkatan  akurasi  dari  algoritma  KNN  untuk  proses  analisis sentimen dengan pengaplikasian Rapidminer. Dibawa adalah proses untuk melihat akurasi menggunakan algoritma KNN.
Gambar 6. Proses melihat akurasi algoritma KNN.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Ini merupakan step yang diperlukan untuk pengujian tingkat akurasi atau performa dari model algoritma KNN. Data untuk pengujian tingkat akurasi ini didapat dari data latih.

## 3.6. Evaluasi klasifikasi
Gambar 7. Hasil sentimen menggunakan algoritma KNN.
Dari  hasil  training  pada  gambar  7  dengan  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbors  (KNN)  mendapatkan  hasil  antara  lain:  akurasi  yang didapat yaitu sebesar  70.82%, class precision untuk pred.positif dengan skor  57.80%,  dan  class.precision  pred.negatif  dengan  skor  82.26%.  dan untuk  class.recall  true  positif  dengan  skor  74.12%,  dan  clasa.recall  true negatif dengan skor 68.92%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor mendapatkan akurasi sebesar 70,82%, dengan sentimen positif sebesar 57.80% dan negatif 68.92%. Klasifikasi cocok untuk data dengan distribusi  yang  jelas  dan  dapat  memprediksikan  dengan  cepat.  Namun harus  menyesuaikan  kebutuhan  yang  baik.  penelitian  diawali  dengan mengcrawling  data,  dan  kemudian  data  diolah  dalam  proses  pre- processing.  Lalu,  data  bersih  diproses  menggunakan  pemrosesan  cepat. Selanjutnya, algoritma K-Nearest Neighbor, yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi, digunakan untuk klasifikasi. Tahap terakhir, evaluasi metode yang  digunakan  dengan  pemrosesan  cepat,  didasarkan  pada  hasil perhitungan kata yang diprediksi benar positif dan benar negatif.

## REFERENSI
[1] A. Suryaningsih, “Dampak Media Sosial Terhadap Prestasi Belajar Peserta Didik,” Edusaintek  J. Pendidikan, Sains Dan Teknol. , vol. 7,

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Muhammad Akmal Hakim, Hermawan, at all | 107
no. 1, pp. 1 – 10, 2020, doi: 10.47668/edusaintek.v7i1.45.
[2] E. I. Supriyadi and D. B. Asih, “Key to artificial intelligence (AI),” Adv. Intell. Syst. Comput. , vol. 1252 AISC, no. 2, pp. 647 – 656, 2021, doi: 10.1007/978-3-030-55190-2_49.
[3] R. Asrianto and M. Herwinanda, “Analisis sentimen kenaikan harga kebutuhan pokok dimedia sosial youtube menggunakan algoritma support vector machine,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 3, pp. 431 – 440, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i3.4368. [4] E.  S.  Susanto,  K.  Kusrini,  and  H.  Al  Fatta,  “Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  Magister  Teknik  Informatika  Universitas  Amikom Yogyakarta  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor,” Respati , vol. 13, no. 2, pp. 67 – 72, 2018, doi: 10.35842/jtir.v13i2.260.
[5] F. Rozi, M. Bagoes, and S. Junianto, “Penerapan Machine Learning Untuk  Prediksi  Harga  Saham  PT.Telekomunikasi  Indonesia  Tbk Menggunakan  Algoritma  K- Nearest  Neighbors,” J.  Inform.  MULTI , vol. 1, no. 1, pp. 18 – 24, 2023.
[6] F.  Ahluna et  al. ,  “Metode  K -Nearest  Neighbor  Untuk  Analisis Sentimen  Tentang  Penghapusan  Ujian  Nasional,” J.  Ikraith-
Informatika , vol. 7, no. 2, pp. 1 – 6, 2023.
[7] F. Kurniawan and Q. Al Qorni, “Exploring Sentimen Analysis Using Machine  Learning:  A  Case  Study  on  Partai  Demokrasi  Indonesia Perjuangan (PDIP) in the 2024 General Election,” Sinomics J. | Vol. ,
vol. 2, no. 4, pp. 911 – 920, 2023. [8] 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.
[9] D.  Cahyanti,  A.  Rahmayani,  and  S.  A.  Husniar,  “Analisis  performa metode  Knn  pada  Dataset  pasien  pengidap  Kanker  Payudara,” Indones.  J.  Data  Sci. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  39 – 43,  2020,  doi:
10.33096/ijodas.v1i2.13.
[10] A.  N.  Kasanah,  M.  Muladi,  and  U.  Pujianto,  “Penerapan  Teknik SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance  Class  dalam  Klasifikasi Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma KNN,” J. RESTI
(Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  196 – 201, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.945.
[11] R.  Wati,  S.  Ernawati,  and  H.  Rachmi,  “Pembobotan  TF -IDF Menggunakan  Naïve  Bayes  Pada  Sentimen  Masyarakat  Mengenai Isu Kenaikan BIPIH,” vol. 13, no. April, pp. 84– 93, 2023.