Hal 60−67 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Penerapan Metode K-Nearest Neighbor pada Sentimen Analisis Pengguna Twitter Terhadap KTT G20 di Indonesia
Herda Andriana 1 , Shofa Shofia Hilabi 2,* , Agustia Hananto 3
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi,  Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1 si19.herdaandriana@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2,* shofa.hilabi@ubpkarawang.ac.id, 3 agus.tia@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: shofa.hilabi@ubpkarawang.ac.id Submitted 29-12-2023 ; Accepted 10-02-2023 ; Published 17-02-2023

## Abstrak
Baru-baru  ini  Indonesia  menjadi  tuan  rumah  dalam  acara  besar  yang  diadakan  di  Bali  pada  15  November  2022  yaitu  pada  KTT (Konferensi Tingkat Tinggi) G20. Tujuan didirikannya G20 tidak lain yakni meningkatkan perekonomian  global yang sempat krisis. Tetapi  keikutsertaan  Negara  Indonesia  menjadi  anggota  KTT  G20  mengundang  kontroversial  sehingga  menimbulkan  berbagai pendapat dari masyarakat khususnya masyarakat Negara Indonesia itu sendiri sehingga dibutuhkan analisis sentimen terhadap KTT G20. Analisis sentimen di ambil dari tweet mengenai KTT G20 yang ditulis pada sosial media twitter. Pengumpulan data yang berupa tweet dengan cara scraping mendapatkan data sebanyak 2500 tweet. Dari banyaknya data yang telah di kumpulkan maka dibutuhkan metode untuk mengklasifikasi tweet termasuk kelompok positif, netral atau negatif. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk analisis opini publik di Twitter pada KTT G20. Pengolahannya menggunakan perangkat lunak  Orange dengan beberapa tools yang digunakan dan metode K-Nearest Neighbor sehingga mendapatkan hasil berupa 1107 data tweet masuk pada kelompok original dengan tingkat accuracy, F1 score, Recall, Precission rata-rata 99%. Dan hasil sentimen analisis 89 tweet masuk kedalam kategori negatif, 614 netral, dan 404 positif dengan mayoritas tingkat emosional joy, surprise, dan fear.
Kata Kunci: K-Nearest Neighbor; KTT G20; Twitter; Sentimen Analisis; Orange

## Abstract
Indonesia will host the KTT (Konferensi Tingkat Tinggi) G20 summit on the island of Bali on November 15, 2022. The G20 was formed with one goal in mind: to boost the global economy, which had just entered a period of crisis. However, Indonesia's participation as a full member of the Group of Twenty (G20) has sparked controversy among the country's general populace and the population  of Indonesia itself, necessitating a thoughtful analysis of the group's motives. Sentiment analysis was gleaned from tweets on KTT G20 posted on the social media platform Twitter. Data scraping yielded a total of 2,500 tweets for inclusion in the collection. Methods for classifying tweets into positive, neutral, and negative groups are required because of the large amount of data that has already been collected. The purpose of this study was to analyze public opinion on Twitter during the KTT G20. The data was processed u sing the Orange  neural  network  using  a  number  of  tools  and  the  K-Nearest  Neighbor  method,  yielding  a  total  of  1,107  tweets  that  were successfully added to the original set, with an average recall and precision of 99%. According to the analysis of sentiment, there were 89 negative tweets, 614 neutral tweets, and 404 positive tweets, with the most common emotions being happiness, surprise, and fear.
Keywords : K-Nearest Neighbor; KTT G20; Twitter; Sentiment Analysis; Orange

## 1. PENDAHULUAN
Krisis keuangan global tahun 2007 berdampak negatif baik bagi negara maju maupun negara berkembang karena dampak kemajuan  teknologi  dan  liberalisasi  perdagangan  internasional.  Akar  penyebab  krisis  keuangan  internasional  dapat ditelusuri kembali ke kurangnya regulasi sektor keuangan yang kritis dan manajemen krisis global. Krisis ekonimi global telah  menyebabkan  jatuhnya  sektor  keuangan  di  negara  maju  dan  mempengaruhi  sektor  riil,  sedangkan  negara berkembang berdampak pada perdagangan dan investasi luar negeri. Peristiwa ini memunculkan ide G20 ( Leader Meeting Group ) untuk menyelenggarakan KTT G20 bagi para kepala negara atau pemerintahan yang berfokus pada perekonimian dunia  yang  ditetapkan  pada  tanggal  15  November  2008  di  Washington[1].  KTT  G20  ( Group  of  Twenty )  merupakan kelompok  beranggotakan  20  Negara  merupakan  terdiri  dari  19  Negara  dan  satu  lembaga  Uni  Eropa  yakni  Negara Australia, Argentina, Brazil, Kanada, China, Uni Eropa, Jerman, Prancis, India, Indonesia, Meksiko, Jepang, Italia, Saudi Arabia, Rusia, Afrika Selatan, Korea Selatan, Turki, Inggris Raya, Dan Amerika Serikat[2].
Pada  November  2022,  Indonesia  menjadi  tuan  rumah  KTT  G20  yang  dilaksanakan  di  Bali.  Menurut  Mentri Keuangan Negara Indonesia, G20 merupakan forum penting  untuk kerja sama ekonomi internasional dengan ekonomi terbesar di dunia[3]. Hal ini cukup strategis karena G20 menyumbang lebih dari 60% populasi dunia, 75% perdagangan dunia, dan 80% PDB dunia[4]. Keikutsertaan Indonesia dalam KTT G20 menandai upaya pertama negara tersebut untuk memastikan produknya memenuhi standar kualitas internasional dan menarik bagi konsumen di seluruh dunia. Kedua, Indonesia akan memiliki akses ke peluang pasar yang lebih luas berkat kemajuan teknolohi dan kolaborasi. Penting bagi Indonesia, yang berperan penting dalam menjaga stabilitas kawasan, untuk ikut serta dalam KTT G20[5]. Tetapi hal ini sempat menjadi kontroversial yang menyebabkan munculnya berbagai opini warganet khususnya masyarakat Indonesia yang dipaparkan memalui postingan, komentar dan tanggapan di media sosial salah satunya yakni Twitter[6].
Twitter  banyak  digunakan  masyarakat  Indonesia  sebesar  59%  dan  merupakan  media  sosial  ke-5  yang  paling banyak  digunakan  pada  tahun  2020[7][8].  Menyampaikan  pendapat  di  twitter  bisa  menjadi  salah  satu  media  yang dijadikan penelitian[9]. Dari twitter tentunya dapat menemukan banyak opini publik tentang KTT G20 yang terdiri dari komentar positif dan negatif serta menimbulkan kekhawatiran tersendiri. Dengan demikian, solusi mungkin diperlukan untuk  mengklasifikasikan  komentar  sebagai  positif,  netral,  atau  negatif  menurut  metode K-Nearest  Neighbor untuk
Hal 60−67 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
menganalisis  sentimen  publik  tentang  KTT  G20. K-Nearest  Neighbor  adalah  metode  untuk  mengklasifikasikan  target berdasarkan  data  training  dengan  menghitung  jarak  dari  target  ke  tetangganya.  Ketika  sampai  pada  fase  pelatihan, algoritma diterapkan untuk menangani hal-hal seperti mendaftarkan fitur dalam vektor pelatihan dan mengklasifikasikan data  pelatihan.  Keuntungan  dari  metode  K-Nearest  Neighbor  adalah  rekam  jejak  algoritma  klasifikasi  yang  terbukti menghasilkan hasil yang akurat dan konsistem terlepas dari platform komputasi yang digunakan dalam tugas klasifikasi yang ada[10][11].
Beberapa penelitian sebelumnya menggunakan metode K-Nearest Neighbor terhadap analisis sentimen. Penelitian dengan judul “Analisis Sentimen Pada Sosial Media Twitter Terhadap Layanan Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Universitas  Brawijaya  Dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor”  yang  dilakukan  oleh  Luqman  dan  kawan-kawan menyumpulkan hasil berupa mendapatkan tingkat akurasi sebesar 86%[12]. Penelitian yang berjudul “Implementasi K- Nearest Neighbor Dalam Analisis Sentimen Riba Pada Bunga Bank Berdasarkan Data Twitter” dilakukan oleh Rasenda dkk,  dengan  hasil  membuktikan  nilai  accuracy  70,59%,  precission  69,87%,  dan  recall  62,32%[13].  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Faiza  dkk,  berjudul  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pengguna  Gojek  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor”  dengan  hasil  dari  penelitian  yang  memiliki  kesimpulan  akurasi  79,43%  dengan  sentimen  positif  47,59%, negatif 8,66% dan netral 43, 75%[14]. Penelitian berjudul “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Perpanjangan PPKM Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor” yang dilakukan oleh arif dan Herny dengan hasil yang di dapatkan akurasi 69.5 persen, recall 69.5 persen, dan presisis 68.5 persen[15]. Penelitian dengan judul “K-Nearest Neighbor Untuk Menganalisis Sentimen Terhadap Kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka Pada Komentar Twitter” yang dilakukan oleh  Rahmad  dkk  dengan  hasil  akurasi  maksimum  sebesar  84,28%,  precission  84,22%,  recall  84,28%  dan  f-measure 84,25%[16].  Penelitian yang dilakukan tentunya berbeda dengan penelitian sebelumnya yaitu berbeda dalam software pengolahan data dan topik. Dan memiliki persamaan yaitu dalam menggunakan metode. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat twitter menggunakan metode K-Nearest Neighbor melalui empat proses utama yaitu scraping , klasifikasi, word processing , kemudian analisis dengan bantuan software orange yang diterapkan dalam penelitian  ini.  Hasil  klasifikasi  tersebut  selanjutnya  positif,  negatif  atau  netral  dan  nantinya  akan  digunakan  sebagai ukuran seberapa baik atau buruk pendapat masyarakat Indonesia terhadap KTT G20 tersebut.

## 2.  METODOLOGI  PENELITIAN
Isu  seputar  pelaksanaan  KTT  G20  di  Bali  menjadi  objek  penelitian  yang  dianalisis  dan  dibahas  dalam  penelitian  ini. Algoritma  K-Nearest  Neighbor  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  sikap  komunitas  sebagai  positif  atau  negatif. Pemrosesan dan analisis data dengan rangkaian program Orange data mining.

## 2.1  Tahapan Penelitian
Pengujian ini menggunakan perangkat lunak Orange untuk analisis dan akan dilanjutkan pada fase-fase berikutnya :
Gambar 1. Alur Penelitian.
a. Pengumpulan Data ( scraping )
Penelitian ini menggunakan data sebanyak 2500 yang di peroleh dari twitter dengan cara scraping menggunakan beberapa hastag yang berkaitan dan sesuai dengan topik penelitian, yakni #KTTG20 #G20 pada website Netlitic.org. Data yang digunakan dari tanggal 15 November 2022 hingga 7 hari kebelakang.
b. Klasifikasi Data
Klasifikasi  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN),  merupakan  salah  satu metode klasifikasi non parametik. Prinsip operasinya adalah mengklasifikasikan objek pada tes set berdasarkan mayoritas kelas dari  k tetangga terdekat  pada training set. Nilai K adalah bilangan bulat positif yang ditentukan oleh pengguna. Perhatikan bahwa semakin kecil nilai k, semakin sensitif terhadap efek noise/runway, sedangkan semakin besar nilai k, maka semakin kecil efek noise/runway, tetapi batas antar kelas menjadi kabur. Untuk mencari nilai K yang optimal dapat digunkan teknis cross-validation [6][17]. Jarak euclidean dapat dihitung dengan persamaan berikut[18] :
d (p,q) = √∑ (𝑞1 − 𝑝1) 𝑛 1=1 2 (1)
Pada tahapan klasifikasi data yang telah didapatkan dengan cara scraping sebanyak 2500 kemudian di klasifikasi kedalam beberapa kelompok, seperti tweet original, retweet, quotes, atau reply untuk mengtahui dari 2500 data berapa banyak yang masuk kedalam masing-masing kelompok.
c. Pre-processing Data
Hal 60−67 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Preprocessing  digunakan  untuk  menyaring  data  mentah  yang  kemudian  dipersiapkan  untuk  diolah  nantinya. Tujuan  dari  tahap  pengolahan  data  adalah  untuk  menyaring  data  mentah  yang  diperoleh  pada  proses scraping dan mempersiapkannya untuk tahap berikutnya. Fase preprocessing data terdiri dari tiga fase[19]: 1. Transformation
a) Lower case berfungsi mengubah data awal menjadi huruf kecil. Implementasi pada kasus ini terdapat pada contoh kata ‘Lokasi’ menjadi ‘lokasi’ dan ‘SENYUM’ menjadi ‘senyum’. Kemudian pada kata ‘PulihBersama’ menjadi ‘pulihbersama’.
b) Remove  accents berfungsi  untuk  menghilangkan  diakrtitik.  Contohnya  terdapat  pada  kata  ‘rècover’  menjadi ‘recover’.
c) Parse HTML berfungsi mengenali tag HTML dan mengubahnya menjadi kalimat biasa.
d) Remove URLS berfungsi untuk menghilangkan url. Pada tahapan ini membantu untuk menghilangkan kata atau kalimat yang mengandung url, seperti https,www,dll.
2. Tokenization
Regexp digunakan untuk mengekstraksi teks berdasarkan ekspresi reguler di perangkat lunak Orange . 3. Filtering
a) Stopword berfungsi  memberhentikan kata dari  teks. Aplikasi  data mining Orange juga memiliki  library bahasa Indonesia, atau bisa mengetikkan kata yang akan dihilangkan tentunya dibuat sendiri dengan file format .txt
b) Regexp  Symbols berfungsi  untuk  menghapus  tanda  baca  seperti  contoh  (|,|:|;|!|\?|\(|\)|\||\+|\'|\"|‘|’|“|”|\'|\’|…|\-|–|— |\$|&|\*|>|<|).
d. Analisis Data
1. Word  cloud adalah  metode  mengukur  teks,  menampilkan  grafik  frekuensi  untuk  membantu  mengidentifikasi  kata yang sering muncul dalam teks sumber. Semakin besar ukuran kata dalam gambar, semakin sering muncul dalam data penelitian[20]. Pada pembobotan kata ditahap ini kata yang sering muncul pada dokumen yaitu kata G20 sebanyak 2703 dan merupakan kata yang paling besar ukurannya dibanding kata lain.
2. Topic Modeling secara konseptual, sebuah topik terdiri dari kata-kata yang medefinisikannya, dan satu dokumen dapat berisi beberapa topik berbeda, masing-masing dengan peluang uniknya sendiri. Ini adalah ide inti dibalik pemodelan topik. Namun, dari sudut pandang manusia, dokumen adalah objek berwujud yang dapat di pahami; topik, distribusi topik  dalam  dokumen,  dan  pengelompokan  kata  di  dalam  topik  adalah  struktur  abstrak.  Inilah  sebabnya  mengapa pemodelan  topik  adalah  untuk  mengidentifikasi  topik  dan  kata-kata  yang  menyusunnya[21].  Pada  tahapan  ini ditemukan beberapa topik yang diambil berdasarkan 10 terbanyak yang akan ditampilkan pada pembahasan.
3. Sentiment Analysis Secara umum, terbagi dalam dua kategori umum: Coarse-grained sentiment analysis : melakukan proses analisis pada tingkat dokumen dan merupakan salah satu dari dua  kategori  besar  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  analisis  sentimen.  Singkatnya,  percobaan mengklasifikasikan orientasi keseluruhan dokumen. Orientasi ini dapat berupa positif (default),  netral (tidak positif maupun  negatif),  atau  negatif.  Perlu  dicatat,  bagaimanapun  bahwa  beberapa  orang  memberikan  nilai  orientasi  ini secara terus menerus atau tidak membeda-bedakan. Fined- grained sentiment analysis : kategori kedua saat ini sedang mengalami lonjakan popularitas. Implikasinya adalah bahwa akademis memberikan perhatian yang tidak proporsional pada jenis ini. Jika anda ingin mengkategorikan sesuatu, sebaiknya tidak mencarinya ditingkat dokumen, sebaliknya harus mencari bagian tertentu dalam sebuah dokumen.[21]. Pada proses ini menghasilkan berapa banyak data yang diolah termasuk kedalam kategori sentimen analisis komentar positif, negatif dan netral.
4. Tweet  Profiler, untuk  setiap  dokumen  yang  dibagikan  oleh  tweet, tweet  profiler mengumpulkan  umpan  balik pengguna dari  server dan menggunakannya untuk menginformasikan rekomendasinya. Alat memberikan informasi ke server pusat, dimana model matematika menghitung kemungkinan berbagai hasil dan intensitas emosi terkait[9]. Intinya fungsi dari tools tweet profiler yang digunakan pada penelitian ini untuk mengukur tingkat emosional yang terkandung dalam isi komentar pada data twitter.

## 3. HASIL  DAN PEMBAHASAN
Proses  penelitian  ini  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dengan  menggunakan  program Orange .  Berikut rangkaian dalam proses penelitian dalam gambar 2. dibawah ini:
Hal 60−67 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 2. Rangkaian Penelitian.

## 3.1 Scraping
Proses mendapatkan data opini masyarakat twitter melalui website Netlytic.org dengan bantuan kata kunci berupa hastag yaitu #KTTG20 #G20 dan mendapatkan data sebanyak 2500 dari tanggal 15 November 2022 hingga 7 hari kebelakang yang kemudian data tersebut di simpan kedalam format .csv, ditampilkan pada gambar hasil scraping data dibawah ini :
Gambar 3. Hasil scraping data

## 3.2 Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Data yang telah didapatkan dari proses scraping kemudian diidentifikasi atau diklasifikasikan ke dalam kategori original, retweet, reply, dan quotes menggunakan metode K-Nearest Neighbor dengan bantuan software Orange . Data yang telah di klasifikasikan maka mendapatkan hasil popularitas dengan menggunakan tools confusion matrix seperti pada gambar 4 dibawah :
Hal 60−67 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Hasil dari klasifikasi ternyata hanya 1107 dari 2500 data yang masuk kedalam kategori original yang dimana data tersebut  yang  akan  digunakan  pada  tahap  selanjutnya.  Klasifikasi  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor mendapatkan tingkat Accuracy sebesar 99%, Precission sebesar 99%, F1 Score sebesar 99%, Recall 99% dengan bantuan tools test and score .

## Gambar 5. Test and Score

## 3.3 Pre-processing
Sebelum masuk pada tahap analisis data perlu di persiapkan agar suatu data benar-benar siap dan sesuai dengan yang di harapkan. Langkah yang dilakukan pada tahap pre-processing mulai dari transformation , tokenization , dan filtering yang berfungsi  sebagai  penyaringan atau penghapusan kata, aksen,emoji,link bahkan  karakter. Berikut  tampilan proses pre- processing dibawah ini  :

## Gambar 6. Pre-processing
Pada fase ini jika masih ada kata yang ingin dihilangkan atau di hapus dapat menambahkan file dengan format .txt dengan penulisan per baris berisi kata yang akan dihilangkan. Contohnya bisa dilihat gambar 7 dibawah :
Hal 60−67 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
3.4 Analisis Data
a. Word Cloud
Setelah tahapan pre-processing dilakukan, kemudian data di olah menggunakan word cloud pada software orange . Dengan  bantuan tools  word  cloud yang  akan  menghasilkan  pisahan  kata  yang  berbentuk  awan,  maka  dapat  diketahui berapa sering muncul kata tersebut digunakan oleh masyarakat dalam beropini mengenai KTT G20 di twitter. Semakin besar kata tersebut bertanda semakin sering muncul kata tersebut didalam data. Hasil word cloud sebagai berikut :
Gambar 8. Hasil Word Cloud
Proses dari word cloud pada data penelitian menunjukan beberapa kata yang sering muncul didalam data seperti g20bangkitlebihkuat, g20, bali, recover, stronger, ktt dan stronger.
b. Topic Modeling
Selain pengolahan dengan menggunakan tools word cloud, pengolahan juga dilakukan dengan tools topic modeling yang berfungsi untuk mengidentifikasi topik-topik yang digunakan masyarakat twitter terhadap KTT G20. Proses ini menghasilkan topic keyword yang digunakan masyarakat twitter yang terbagi menjadi 10 topik sebagai berikut :
Gambar 9. Topic Modeling
c. Sentiment Analysis
Tahapan analisis menggunakan algoritma vader yang telah disediakan pada tools software orange , bertujuan untuk mengklasifikasikan  data  yang  di  olah  masuk  kedalam  opini  negatif,  positif  atau  netral.  Vader  memberi  peringkat  dan menetapkan titik teks berdasarkan nilai setiap kata yang tercantum dalam kamus Vader. Hasil akhir penilaian adalah skor total yang dijumlahkan. Hasil analisis sentimen akan dihitung bobot positif, negatif, netral dengan melihat dari total skor ( compound ) dengan format data numerik.
Hal 60−67 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 10. Hasil analisis sentimen
Berdasarkan  hasil  dari  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  vader  terdapat  opini  masyarakat  twitter  yang diklasifikasikan positif sebanyak 404 data, negatif sebanyak 89 data, dan netral sebanyak 614 data.
d. Tweet Profiler
Tweet  profiler digunakan  untuk  menghitung  tingkat  emosiaonal  masyarakat  yang  beropini  terhadap  KTT  G20. Terdapat 6 kategori emosional berupa anger (amarah), disgust (menjijikan), fear (takut), joy (sukacita/gembira), sadness (sedih), surprise (kejutan). Pada tools ini menyediakan 3 type yaitu Ekmans , Plutchiks , Profile of Mood States (POMS). Pada penelitian ini menggunakan kategori Ekmans ( Multi Class ) yang akan di implementasikan pada 1107 tweet yang beropini  mengenai  KTT  G20.  Dengan  dihubungkan  pada tools  boxplot maka  hasil  dari  analisis  tingkat  emosional  ini terlihat sebagai berikut :
Gambar 11. Bloxpot tingkat emosional
Hasil dari perhitungan 6 kategori emosional terhadap opini masyarakat mengenai KTT G20 menggunakan tools tweet profiler yang kemudian dihubungkan dengan tools bloxpot menunjukan bahwa kebanyakan masyarakat beropini dengan tingkat emosional joy, surprise, dan fear .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan dan penjelasan yang diberikan, kita dapat menarik kesimpulan tentang sentimen populasi twitter terhadap opini terhadap KTT G20 dengan menggunakan data yang diambil dari 2500 data menggunakan teknik scraping . Dengan metode K-nearest neighbor maka dapat diketahui 2500 data tweet masuk kedalam klasifikasi original, reply,quotes, retweet  dengan tingkat Accuracy sebesar 99%, Precission sebesar 99%, F1 Score sebesar 99%, Recall sebesar 99% dengan hasil 1107 data yang masuk ke dalam klasifikasi tweet original yang kemudian data tersebut akan di olah ke dalam tahap selanjutnya. Tools word cloud dan topic modeling digunakan untuk menentukan kata dan topik mana yang paling sering ditemui pada data yang sedang di uji. Analisis dengan menggunakan tools analisis sentimen dan tweet profiler yang dilakukan terhadap 1107 tweet original mendapatkan hasil 89 tweet Negatif, 614 Neutral, 404
Hal 60−67 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
positif dengan mayoritas tingkat  emosional Joy, Surprise dan Fear . Hasil penelitian tersebut  di  dapatkan dengan cara mengolah data pada software orange .

## REFERENCES
[1] W. R. D. Astuti and L. M. Fathun, “Diplomasi Ekonomi Indonesia di dalam Rezim Ekonomi G20 pada Masa Pemerintahan Joko Widodo,” Intermestic J. Int. Stud. , vol. 5, no. 1, p. 47, 2020, doi: 10.24198/intermestic.v5n1.4.
[2] H. R. Dhega et al. , “BALI,” vol. 3, no. 2, pp. 100–115.
[3] I. G. J. Pratama, W. Ardani, and I. A. S. Putri, “Pemanfaatan Presidensi G20 sebagai Sarana Marketing dan Branding Ekonomi Kreatif  pada  Era  Pandemi  Covid-19,” Lensa  Ilm.  J.  Manaj.  dan  Sumberd. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  28–33,  2022,  doi: 10.54371/jms.v1i1.164.
[4] P. N. P. Santi, W. Ardani, and I. A. S. Putri, “Presidensi G20 sebagai Sarana Marketing dan Branding Pariwisata Indonesia serta Pengaruhnya  terhadap  Peningkatan  Kunjungan  Wisatawan  pada  Era  Pandemi  Covid-19  (Studi  Kasus  di  Hotel  Melia  Bali),” Lensa Ilm. J. Manaj. dan Sumberd. , vol. 1, no. 1, pp. 15–20, 2022, doi: 10.54371/jms.v1i1.167.
[5] J.  Indonesia,  “AKTUALISASI  INDONESIA  DALAM  G20 :  PELUANG  ATAU  TREN ?  Sukma  Sushanti  Program  Studi Hubungan  Internasional  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu  Politik  ,  Universitas  Udayana  Email :  sukmasushanti@gmail.com PENDAHULUAN Implikasi dari terbentuknya G20 semakin kuat ,” pp. 1–14, 2022.
[6] M. Kartika, S. Saepudin, and D. Gustian, “Analisis Sentimen Dampak Covid-19 Terhadap Pembatalan Keberangkatan Ibadah Haji Pada Tahun 2020,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 964–972, 2021.
[7] T.  Krisdiyanto,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Indonesia  Terhadap  Kebijakan  PPKM  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Naïve Bayes Clasifiers,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, p. 32, 2021, doi: 10.24014/coreit.v7i1.12945.
[8] R.  Amelia,  N.  S.  Prastiwi,  and  M.  E.  Purbaya,  “Impementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini Masyarakat  Indonesia  Mengenai  Drama  Korea  Pada  Twitter,” J.  Ris.  Komput. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  338–343,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3895.
[9] S. Indah Nurhafida and F. Sembiring, “Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twiter Mengenai Mcdonald’Sxbts Menggunakan Orange Data Mining,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , pp. 28–35, 2021.
[10]  S.  S.  Hilabi,  H.  Prabowo,  H.  L.  H.  S.  Warnars,  and  T.  N.  Mursitama,  “Recommendation  System  Model  for  Political Communication through Social Media using Content Based Filtering Method,” Int. J. Appl. Eng. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 34– 39, 2022.
[11]  M. F. El Firdaus, N. Nurfaizah, and ..., “Analisis Sentimen Tokopedia Pada Ulasan di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve  Bayes  Classifier  dan  K-Nearest  Neighbor,” JURIKOM  (Jurnal  … ,  vol.  9,  no.  5,  pp.  1329–1336,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4774.
[12]  L. R. Dharmawan, I. Arwani, and D. E. Ratnawati, “Analisis Sentimen pada Sosial Media Twitter Terhadap Layanan Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Universitas Brawijaya dengan Metode K- Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 959–965, 2020, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/7099.
[13]  R. Rasenda, H. Lubis, and R. Ridwan, “Implementasi K-NN Dalam Analisa Sentimen Riba Pada Bunga Bank Berdasarkan Data Twitter,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 369, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2051.
[14]  F.  Rizqi  Irawan,  “Analisis  Sentimen Terhadap  Pengguna  Gojek  Menggunakan  Metode K-Nearset Neighbors,” JIKO  (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 62–68, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.4267.
[15]  A. Asro’i and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Perpanjangan Ppkm Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 17–24, 2022, doi: 10.31294/jki.v10i1.12624.
[16]  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, doi: 10.37859/coscitech.v3i2.3841.
[17]  S. Analisis Kegiatan Trading dengan SVM, K. R. Dan, N. Resti Wardani, S. Saepudin, and C. Warman, “Sentimen Analisis Kegiatan Trading Pada Ap-likasi Twitter dengan Algoritma SVM, KNN Dan Random Forrest,” J. Sains Komput. Inform. (J- SAKTI , vol. 6, no. 2, pp. 863–870, 2022.
[18]  P. Arsi, I. Prayoga, and M. H. Asyari, “Klasifikasi Sentimen Publik Terhadap Jenis Vaksin Covid-19 yang Tersertifikasi WHO Berbasis NLP dan KNN,” vol. 7, pp. 260–266, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5418.
[19]  R. Saptari, Rianto, and A. I. Gufroni, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Pelayanan Unit Gawat Darurat Rumah Sakit Umum di Indonesia Menggunakan Seleksi Fitur Information Gain dan Support Vector Machine,” J. Oof Informatics Educ. , vol. XX, pp. 104–110, 2018, [Online]. Available: http://e-journal.ivet.ac.id/index.php/jiptika/article/view/1925/1369.
[20]  J. A. Josen Limbong, I. Sembiring, K. Dwi Hartomo, U. Kristen Satya Wacana, and P. Korespondensi, “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, doi: 10.25126/jtiik.202294960.
[21]  M. R. Firdaus, F. M. Rizki, F. M. Gaus, and I. K. Susanto, “Analisis Sentimen Dan Topic Modelling Dalam Aplikasi Ruangguru,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 66, 2020, doi: 10.30645/j-sakti.v4i1.188.