Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.425 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1639-1646 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## SENTIMENT ANALYSIS USING K-NEAREST NEIGHBOR BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ACCORDING TO SUNSCREEN’S REVIEWS
Anita Nur Syifa Rahayu 1 , Teguh Iman Hermanto 2 , Imam Ma’ruf Nugroho 3
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana, Indonesia Email: 1 anitanur22@wastukancana.ac.id , 2 teguhiman@wastukancana.ac.id , 3 imam.ma@wastukancana.ac.id
(Naskah masuk: 28 Juni 2022, Revisi: 20 Juli 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
High UV exposure and tropical climate are afftected by the equator that passing through Indonesia. In this case, early aging will haunted not only by skincare lovers but also the rest of  Indonesians including male and female. By so, we need to protect our skin using sun protector like sunscreen. Sunscreen application awareness through reviews  by  many  different  user  probably  are  the  most  effective  way  to  get  to  know  the  suitable  sunscreen.  By scrolling through the reviews surely will be time wasting. As of, sentiment analysis is the solution to classifying between  negative  and  positive  sentiments  from  the  reviews.  This  research  uses  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) algorithm as classification method  because this method  way more easy and efficient to use by its self learning, thus K-NN can learned its own data through its neighbor. Particle Swarm Optimization is used to increasing the accuration.  Evaluation  method  using  Confusion  Matrix  and  the  results  are  accuracy,  precision  and  recall. Classification  result  using  only  k-NN  and  optimized  with  PSO  are  getting  increase.  Brand  ‘Azarine’  rank  the first accuration value with 91,89% using k-NN and 92,80% using k-NN PSO.
Keywords : k nearest neighbor, particle swarm optimization, review, sentiment analysis, sunscreen

## ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA REVIEW SUNSCREEN

## Abstrak
Paparan  sinar  UV  yang  tinggi  karena  Indonesia  terletak  di  garis  khatulistiwa  dan  beriklim  tropis.  Hal  ini  pun dapat  menyebabkan  penuaan  dini  pada  kulit  karena  radiasi  sinar  ultraviolet  (UV).  Karenanya,  kulit  perlu perlindungan dengan memakai produk sun protector pada kulit seperti halnya penggunaan sunscreen. Sehingga meningkat  pula  pengetahuan  yang  dibutuhkan  akan  sunscreen  melalui  review  dari  berbagai  orang  agar mendapatkan  sunscreen  yang  cocok.  Dengan  scrolling  keseluruhan  komentar  maupun  review  yang  ada  tentu akan  sangat  memakan  waktu.  Dengan  demikian, analisis  sentimen  dijadikan   pemecahan  atas  masalah  tersebut guna mengklasifikasi review menjadi positif dan negatif sehingga dapat memberikan informasi apakah sunscreen tersebut  cocok  atau  tidak.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  karena algoritma  ini  tergolong  mudah  dan  efisien  untuk  pengklasifikasian  teks  karena  bersifat  self  learning,  sehingga dapat  mempelajari  struktur  data  yang  ada  dan  mengkategorikan  data  nya  sendiri  melalui  tetangga  terdekatnya. Penggunaan algoritma optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) bertujuan untuk meningkatkan akurasi hasil klasifikasi. Metode pengujian hasil klasifikasi menggunakan metode Confusion Matrix yang akan menghasilkan 3 nilai yaitu Accuracy, Precision dan Recall. Hasil klasifikasi menggunakan k-NN saja dan dioptimasi oleh PSO secara  keseluruhan  hasilnya  meningkat. Brand ‘Azarine’  menjadi  pemegang  nilai  akurasi  terbesar  sebesar 91,89% menggunakan K-NN dan 92,80% menggunakan K-NN & PSO.
Kata kunci : analisis sentimen, k nearest neighbor, particle swarm optimization, review, sunscreen

## 1. PENDAHULUAN
Paparan  sinar  UV  yang  tinggi  karena  Indonesia terletak di garis khatulistiwa dan beriklim tropis. Hal ini pun dapat  menyebabkan penuaan dini pada kulit karena  radiasi  sinar ultraviolet (UV)  [1].  Sinar  UV yang terbagi kedalam tiga jenis yaitu: UV A, UV B, UV  C.  Sinar  UV  C  ini  mampu  diserap  seluruhnya
oleh  lapisan stratosfer pada  atmosfer  bumi. Sedangkan sinar UV B hanya diserap sebagian. Lain halnya dengan UV A yang tidak dapat diserap sama sekali[2].  Selain  itu,  berbagai  faktor  yang  dapat merusak lapisan ozon seperti meningkatnya penggunaan  Bahan  Perusak  Ozon  atau  BPO  yang sedianya  bersifat  melindungi  radiasi  sinar  UV sehingga meningkatkan resiko paparan sinar UV.
Karenanya,  kulit  perlu  perlindungan.  Bahaya  sinar UV  dapat  dilindungi  dengan  2  macam  cara,  yaitu perlindungan  fisik  dan  perlindungan  kimiawi. Perlindungan  fisik  dapat  dengan  memakai  sarung tangan,  kacamata panoramic ,  patron,  pakaian panjang  dan  lain-lain.  Sedangkan  perlindungan kimiawi dengan memakai produk sun protector pada kulit  seperti  halnya  penggunaan sunscreen .[1].  Hal ini pun meningkatkan kesadaran pentingnya penggunaan sunscreen baik  diluar maupun di dalam ruangan.  Berbagai brand kosmetika  baik  dari  luar negeri  maupun  dalam  negeri  terus  berinovasi  dalam membuat  formula  sunscreen  yang  ringan  tetapi ampuh  memberikan  perlindungan  kepada  kulit  agar terhindar  dari  efek  negatif  sinar  UV.  Sepanjang tahun  2018,  produk  perawatan  kulit  ( skin  care ) termasuk  sunscreen  di  Indonesia  memberikan konstribusi dan pasar terbesar. [3] Hal ini berdampak pada kebutuhan sunscreen, mulai dari  kecocokan  dengan  jenis  kulit,  tekstur  dan formula ringan maupun berat, hasil dari penggunaannya apakah lembab ataupun kering, efek negatif dari penggunaan sunscreen tersebut, kecocokan  dalam  penggunaan  aktifitas  sehari-hari yang  berbeda,  hingga  kisaran  harga  yang  sesuai. Sehingga meningkat pula pengetahuan yang dibutuhkan  akan sunscreen melalui review dari berbagai  orang  agar  mendapatkan sunscreen yang cocok . Akan  tetapi,  tidak  semua  produk sunscreen mempunyai  kualitas  yang  diharapkan  konsumen, sehingga  pemilihan sunscreen yang  tepat  sangat krusial [4]. Saat ini ada berbagai forum khusus untuk berbagi review penggunaan  kosmetik  khususnya sunscreen, salah satunya ialah website Female Daily [5].  Dalam  forum  ini  kita  dapat  melihat review dari berbagai macam orang dengan perbedaan jenis kulit, warna  kulit,  dengan  berbagai  aktifitas  sehari-hari berdasarkan filter menu  yang  dipilih  seperti “Highest  Rating”,  “Lower  Rating” sehingga  dapat memberikan gambaran terhadap produk yang dicari. Dengan  scrolling  keseluruhan  komentar  maupun review yang ada tentu akan sangat memakan waktu. Sehingga,  analisis  sentimen  dijadikan  pemecahan atas  masalah  tersebut  guna  mengklasifikasi review menjadi  positif  dan  negatif  sehingga  dapat memberikan  informasi  apakah sunscreen tersebut cocok  atau  tidak[6].  Sebagai  tambahan,  dari banyaknya review ada  juga  yang  tidak  dapat diklasifikasikan  dengan  jelas  kelas  sentimennya[7]. Analisis sentimen merupakan metode yang dilakukan  untuk  mengidentifikasi  emosi  serta  sikap yang  diketahui  melalui  teks  yang  diklasifikasikan sebagai  sentimen  negatif  dan  sentimen  positif.[8]. Analisis  sentimen  yang  termasuk  ke  dalam  salah satu metode text mining, ditujukan untuk menganalisis hasil perasaan emosional guna mengklasifikasikannya  ke  dalam  kelas  negatif  dan positif[9].  Sentimen  dapat  diklasifikasikan  menjadi sentimen  negatif  dan  positif  [10].  Dalam  penelitian ini,  analisis  sentimen  dilakukan  untuk  menentukan
respon pengguna sunscreen terhadap produk melalui opini  untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  dari kualitas  produk  tersebut  agar  pengguna sunscreen dapat  memilih  produk  yang  sesuai[4].  Selain  itu, analisis sentimen juga digunakan dalam dunia bisnis untuk menganalisis tren [11].
Pada analisis sentimen digunakan metode klasifikasi salah  satu  metode  klasifikasi  adalah K-Nearest Neighbor (K-NN)  [12].  Penelitian  ini menggunakan metode  klasifikasi  K-NN  karena  algoritma  ini tergolong mudah dan efisien untuk pengklasifikasian text. Metode ini dianggap mudah karena bersifat self learning ,  sehingga  dapat  mempelajari  struktur  data yang  ada  dan  mengkategorikan  data  nya  sendiri melalui  tetangga  terdekatnya  Secara  singkat,  cara kerjanya  ialah  dengan  cara  menemukan  jarak terdekat  dari  data testing dan  data training ,  lalu dilihat  data  yang  mana  yang  paling  dominan  dari antar  data  tersebut.  [13].  Pada  penelitian  ini klasifikasi  menggunakan  rumus  Cos  Similarity karena  dianggap  mampu  lebih  optimal  pada penelitian  sebelumnya.[14].  Penggunaan  algoritma optimasi Particle  Swarm  Optimization (PSO) bertujuan untuk meningkatkan akurasi hasil klasifikasi.  PSO  biasa  digunakan  untuk  menangani masalah  optimasi  karena  prosesnya  yang  tergolong mudah dan cepat.[15].
Untuk  mengetahui  adanya  peningkatan  akurasi  atau tidak,  dilakukan  uji  evaluasi  [16].  Hasil  klasifikasi akan  di  uji  menggunakan  salah  metode  evaluasi yaitu confusion  matrix. Hasil nya dapat  ditampilkan melalui  nilai Accuracy,  Precision dan Recall. Accuracy merupakan  nilai  benar  (akurat)  antara prediksi  dan  hasil.  Sedangkan Precision merupakan nilai  benar  (akurat)  antara  prediksi  dan  data diinginkan.  Lain  halnya  dengan Recall yang merupakan akurasi dari keberhasilan model klasifikasi
mendapatkan kembali sebuah informasi.[16].

## 2. METODE PENELITIAN
Sebuah  penelitian  diharuskan  mempunyai metodologi penelitian yang divisualisasikan kedalam kerangka  penelitian.  Hal  ini  memudahkan  untuk melihat langkah-langkah sistematis guna memperoleh tujuan dengan permasalahan spesifik. Pada  penelitian  ini  terbagi  menjadi  8  tahapan penelitian  untuk  memudahkan  pengerjaan  dan pembacaan  laporan  hasil  penelitian.  Kerangka penelitian ini runut berdasarkan sistematika penelitian,  mulai  dari  tahapan  studi  literatur, identifikasi  masalah,  pengumpulan  data,  text preprocessing, pembobotan kata, klasifikasi, evaluasi,  hingga  visualisasi  dengan  pembuatan dashboard  pada  Microsoft  Power  BI.  Sehingga disajikanlah  kerangka  penelitian  yang  dapat  dilihat pada Gambar 1. :
Gambar 1. Kerangka Penelitian.
Dari  Gambar  1.  dapat  diuraikan  penelitian  ini dilakukan  dengan  melakukan  beberapa  tahapan, terbagi menjadi 8 tahapan yaitu meliputi:
1. Studi  Literatur,  merupakan  langkah  awal  dalam mencari  dan membaca berbagai  referensi  berupa jurnal  dan  laporan  penelitian  yang  telah  ada sebelumnya  dari  situs  Internet  yang  memiliki keterkaitan  dengan  topik  mengenai  analisis sentimen  dan  penelitian  yang  menggunakan algoritma K-NN serta penelitian analisis sentimen  yang  dilakukan  berdasarkan website
Female Daily maupun website reviewer lainnya.
2. Identifikasi Masalah, setelah mempelajari referensi, dilakukan identifikasi masalah terhadap data yang akan diteliti hingga pemilihan algoritma  klasifikasi  yang  akan  digunakan  serta cara  meningkatkan  akurasi  dari  hasil  klasifikasi menggunakan  algoritma  klasifikasi.  Data  yang berasal  dari review sebuah  produk  cocok  untuk dijadikan  penelitian  analisis  sentimen  untuk mencari hasil sentimen negatif dan
positifnya.Pada  tahap  ini  pula,  ditentukan algoritma  klasifikasi  nya  yaitu K-Nearest
Neighbor beserta  algoritma  optimasinya  yaitu
Particle Swarm Optimization. 3. Pengumpulan  Data  dan  Pelabelan,  selanjutnya merencanakan pengambilan data melalui metode data scrapping menggunakan Google  Extension yaitu web  scrapper .  Hal  ini  menghasilkan  data sebanyak 357 data dengan rincian 194 data kelas positif dan 163 kelas negatif. Data yang diambil berasal  dari review produk sunscreen  brand “Wardah”,  “Azarine”  dan  “Skin  Aqua”.  Data scrapping dibantu  oleh filter  “Highest  Rating” dan  “Lowest  Rating” dalam website  Female daily . Labelling merupakan  tahapan  pelabelan sentimen terhadap data. Data akan diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  negatif  dan positif.  Pelabelan  dilakukan  dengan  bantuan aplikasi Microsoft  Excel .  Tabel  1  merupakan data preview yang digunakan pada penelitian ini: Tabel 1. Data preview. Komentar Sentimen Jujur  aku  suka  banget  sama sunscreen  ini,  gabikin  muka aku kusam, ga lengket muka aku cerah gitu ga nyesel deh Positif 4. Text  Preprocessing merupakan  tahapan  yang paling  krusial  dalam text  mining ,  karena  dalam tahap  inilah  akurasi  dalam  analisis  sentimen optimal  atau  tidak.  Dalam  penelitian  ini dilakukan  3  tahapan  dalam text  preprocessing yaitu,  (1)  tokenization,  (2)  case  folding dan (3) stopword  removal . Tokenization ialah  tahapan yang  dilakukan  guna  memecah  atau  memenggal kalimat  menjadi  kata  per  kata.  Tiap  kata  sudah dikembalikan kedalam bentuk dasarnya. Tahapan case folding akan mengubah semua huruf kapital menjadi lowercase ,  hal  ini  dilakukan  untuk meminimalisir ambiguitas maupun case sensitive dalam  tahapan  selanjutnya.  Langkah  terakhir dalam text preprocessing yaitu stopword removal ,  dalam  tahapan  ini  kata  yang  telah dipenggal  di tahap tokenization selanjutnya akan dipilah  kembali  dan  menghapuskan  kata  yang tidak dibutuhkan.
Tabel 2. Tahapan Tokenization Sebelum Sesudah Jujur  aku  suka  banget sama sunscreen ini,
gabikin muka aku kusam, ga  lengket  muka  aku cerah  gitu  ga  nyesel  deh belinya.
[’Jujur’,’aku’,’suka’, ’banget’,’sama’, ’sunscreen’,’ini’,’ga’, ’bikin’,’muka’,’aku’, ’cerah’,’gitu’,’ga’, ’nyesel’,’deh’,’beli’]
Dari  tabel  2,  dapat  dilihat  bahwa  tahapan tokenization  ialah  menghilangkan  semua  karakter noise  baik  emoticon  hingga  tanda  baca.  Pada  tahap
ini  pula  kalimat  dipecah  (dipenggal)  menjadi  kata per kata.
Tabel 3. Tahapan Case Folding. Sebelum Sesudah [’Jujur’,’aku’,’suka’,
’banget’,’sama’,
’sunscreen’,’ini’,’ga’,
’bikin’,’muka’,’aku’, ’cerah’,’gitu’,’ga’, ’nyesel’,’deh’,’beli’]
[’jujur’,’aku’,’suka’, ’banget’,’sama’, ’sunscreen’,’ini’,’ga’, ’bikin’,’muka’,’aku’, ’cerah’,’gitu’,’ga’, ’nyesel’,’deh’,’beli’]
Pada  Tabel  3,  dapat  dikemukakan  bahwa  tahapan case folding merupakan tahapan untuk mengkonversi  semua  kata  menjadi  huruf  kecil, sehingga  hasil  dari  tahapan  ini  data  tidak  memiliki huruf kapital.
Tabel 4. Tahapan Stopword Removal.
Sebelum
Sesudah
[’jujur’,’aku’,’suka’, ’banget’,’sama’, ’sunscreen’,’ini’,’ga’, ’bikin’,’muka’,’aku’, ’cerah’,’gitu’,’ga’, ’nyesel’,’deh’,’beli’]
[’suka’,’ga’,’bikin’, ’muka’,’kusam’,’ga’, ’lengket’,’muka’,’cerah’,
’ga’,’nyesel,’beli’]
Pada  Tabel  4,  data  melalui  tahapan  stopword removal  setelah  sebelumnya  melalui  2  tahapan  text preprocessing  lainnya  yaitu  case  folding  dan tokenization.  Pada  tahap  ini  data  akan  dihilangkan kata  yang  tidak  mengandung  sentimen.  Sehingga, pada  tahap  ini  data  hanya  akan  memiliki  kata  yang mengandung sentimen negatif dan sentimen positifnya.
5. Pembobotan  kata  menggunakan  metode  TF  IDF, setelah  melalui text  preprocessing data  yang dihasilkan  pun  sudah  bersih  dan  siap  untuk dilakukan pembobotan tiap kata. Hal ini bertujuan untuk  mengurutkan  peringkat  data  agar  diketahui relevansi  kata  dalam  dokumen.  Langkah  pertama, dilakukan penghitungan setiap kata pada dokumen hal  ini  merupakan  proses Term  Frequency (TF).
Sedangkan  perhitungan  IDF  dilakukan  dengan persamaan (1):
log( 𝑛 𝑑𝑓 )
Setelah  itu  dihitung  bobot  nya  TF  dikalikan  hasil IDF.
Keterangan:
n = banyaknya dokumen pada dataset
df = data frequency 6. Modelling klasifikasi menggunakan
Algoritma K-NN dan PSO, setelah
melewati tahapan pembobotan kata dilakukan  proses modelling menggunakan algoritma  K-NN  dan  PSO  dengan  cara dihitung  menggunakan  persamaan Cos Similarity. Dalam  realisasinya  tahap  ini dilakukan  menggunakan  aplikasi Rapid Miner .  Adapun  persamaan Cos  Similarity nya dilakukan menggunakan persamaan (2) adalah sebagai berikut:
Cos Similarity
= ∑ (𝑊𝑡𝑒 𝑥 𝑊𝑡𝑟) 𝑘 √∑ 𝑊𝑡𝑒 𝑘 √∑ 𝑊𝑡𝑟 𝑘
Keterangan:
Wte = Bobot data testing
Wtr = Bobot data training
Hal  ini  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat kesamaan antar data sesuai dengan hakikatnya  algoritma  ini  ialah  menghitung kesamaan dengan tetangga terdekat. Setelah mendapatkan  hasil  dari Cos  Similarity maka akan dilakukan pemeringkatan kesamaan  antara  data training dan  data testing .  Peringkat  tertinggi  diasumsikan sebagai  perkiraan  kelas  dari  data testing .
Pada penelitian ini digunakan k=1 dan k=3.
7. Evaluasi Model pada penelitian ini menggunakan  metode confusion  matrix. Hal  ini  bertujuan  untuk  membandingkan nilai  yang  sebenarnya  dengan  nilai  hasil prediksi. Evaluasi menggunakan metode ini dapat  menghasilkan accuracy,  precision dan  recall . True  Positive merupakan  data yang  diprediksi  positif  dan  benar  positif. Sama  halnya  dengan  nilai True  Negative merupakan  data  yang  diprediksi  sebagai negatif  dan  benar  negatif. False  Positive merupakan data yang bernilai negatif tetapi diprediksi positif. Begitu juga dengan False Negative merupakan  data  yang  bernilai positif  dan  diprediksi  sebagai  negatif. Adapun  perhitungan  akurasi  menggunakan persamaan (3):
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
Dibawah  ini  merupakan  perhitungan Precision dan Recall menggunakan persamaan (4) dan (5):
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
(1)
(2)
(3) (4)
Recall = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁
Keterangan:
TP = True Positive.
TN = True Negative.
FN = False Negative.
FP = False Positive .
8. dan Visualisasi, hasil penelitian ini divisualisasikan dengan menggunakan dashboard . Aplikasi  yang digunakan untuk membuat dashboard ialah Microsoft Power BI.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data didapatkan dengan cara metode scrapping dengan  menggunakan  Google  Extension  Bernama Web  Scrapper.  Data  diambil  dari  reviews  3  brand produk  sunscreen  yaitu  ‘Azarine’,  ‘Wardah’,  dan ‘Skin  Aqua’  pada  website  Female  Daily  sebagai website  honest  review  untuk  berbagai  produk kecantikan mulai dari hair care, body care, skin care hingga  make  up.  Setelah  didapatkan  ketiga  brand tersebut  akan  dilakukan  proses  labelling  di Microsoft Excel seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil data scrapping dan labelling.
Gambar 3. Text Preprocessing pada Rapid Miner.
Tahapan preprocessing yang  disajikan  dalam Gambar  3,  dan pembobotan  kata  menggunakan metode  TF-IDF  hingga  modelling  klasifikasi  pada penelitian  ini  dibuat  menggunakan  aplikasi Rapid Miner. Operator  tokenize  akan  mengeksekusi tahapan tokenization. Sedangkan operator transform cases akan mengerjakan tahapan case folding, untuk proses text preprocessing yang terakhir
menggunakan  operator  filter  stopwords  untuk melaksanakan perintah stopword removal.
Data  yang  berformat  .xlsx.  diimport  menjadi sebuah input. Tiap data (brand) akan dibuat 2 model klasifikasi, menggunakan algoritma K-NN dan PSO. Data  akan  terbagi  menjadi  2  yaitu data  testing dan data  training. Operator cross  validation yang  akan membagi  data  tersebut.  Adapun number  of  folds pada  operator cross  validation yang  digunakan dalam penelitian ini sejumlah k = 1 dan k = 3.
Rumus Cos  similarity digunakan  sebagai perhitungan  klasifikasi  menggunakan  K-NN.  Nilai dari  hasil  pembobotan  menggunakan  metode  TF- IDF  akan  diklasifikasikan  dengan  rumus Cos Similarity . Sehingga rumus ini akan mengukur jarak kedekatan  tetangga data  testing beserta data training .  Disajikan  dokumen  berjumlah  5  yang sudah  melalui  tahapan text  preprocessing untuk  4 data training dan 1 data testing pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Training dan Testing. Term Sentimen Fine  lebih  lembab  ga kering  jerawat  bruntus parah makin radang jerawat  bruntus  makin parah fine fine Negatif Tekstur  ringan  sangat lembab finisih dewy matte nyaman positif Greasy ga nyaman tambah ga nyaman minyak sedih ga bisa negatif Data pada Tabel 5 akan dihitung menggunakan rumus Cos Similarity. Hasil terdekat akan diasumsikan sebagai nilai kelas data testing tersebut. Sebagai  contoh  dalam  tabel  dibawah  akan  disajikan hasil perangkingan jumlah Cos Similarity dari 4 data training dan 1 data  testing yang merujuk  pada nilai data.
Tabel 6. Tabel Perhitungan Cos Similarity. Jarak Dts - Dtr Cos similarity Ranking Cos (D5 ,D1) 0,01348911 3 Cos (D5 ,D2) 0,01664091 2 Cos (D5 ,D3) 0 4 Cos (D5 ,D4) 0,10002597 1 Keterangan: Dtr = Data Training Dts = Data Testing (5)
Dari  Tabel  6  dapat  diketahui  bahwa;  (1)  jika k=1,  maka  hasil  peringkat  1  (D4)  dengan  hasil Cos Similarity = 0,10002597 sehingga akan
menghasilkan  prediksi  D5 (Data  Testing) akan bernilai sama dengan D4 (Data Training). (2) jika k =  3,  maka  hasil  peringkat  1  s.d  3  (D4,D2,D1) terdapat  2  Positif  dan  1  Negatif,  maka  bisa disimpulkan D5 termasuk ke dalam kelas positif.
Setelah  dilakukan modelling akan  dihasilkan hasil  evaluasi  berupa  nilai Accuracy,  Precision dan Recall dari  masing-masing  model brand .  Nilai  dari Accuracy yang  akan  dijadikan  sebagai  acuan  untuk melihat performance dari  algoritma  tersebut  untuk mengukur  jarak  kedekatan  hasil  pengukuran  dan nilai sebenarnya. Sebagaimana tujuan dari penelitian ini  bahwa  algoritma  PSO  berguna  untuk  menaikan akurasi  hasil klasifikasi  dibandingkan dengan hanya menggunakan  algoritma  K-NN  saja.  Hal  ini dibuktikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan hasil evaluasi. k-NN PSO Azarine Accuracy =91,89% Accuracy =92,80%
Precision = 100% Precision = 100% Recall = 91,74% Recall = 92,59% Wardah Accuracy =89,32% Accuracy =90,30%
Precision = 100% Precision = 100% Recall = 88,24% Recall = 89,11% Skin Aqua Accuracy =64,95% Accuracy =71,76%
Precision =62,71% Precision =79,03% Recall = 59,68% Recall = 66,22%
Berdasarkan  Tabel  7, performance klasifikasi optimasi  oleh  PSO  pada  seluruh  brand  memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan klasifikasi hanya  dengan  menggunakan  K-NN.  Hasil  akurasi tertinggi  yang  didapatkan  berasal  dari  produk sunscreen brand  ‘Azarine’  dengan  rincian Accuracy menggunakan K-NN 91,89% dan 92,80% menggunakan  K-NN  &  PSO.  Hal  ini  pun membuktikan  bahwa  hasil  akurasi  berbanding  lurus dengan peringkat sunscreen pada artikel yang dirilis oleh Infografik.
Visualisasi  dilakukan  dengan  cara  pembuatan dashboard dinamis  pada tools  Microsoft  Power  BI . Dengan  judul dashboard “Sentiment  Analysis Dashboard  Using  K-NN  &  PSO” (disajikan  pada Gambar  5).  Tujuan  dibuatnya  dashboard  ini  ialah untuk  mempermudah  pembacaan  hasil  klasifikasi beserta  nilai  akurasi  yang  didapatkan.  Selain  itu, dalam  dashboard  ini  ditampilkan  pula  jumlah  dari data  keseluruhan  ketiga  produk,  baik  sentimen negatif dan sentimen positifnya. Di dalam dashboard, terdapat beberapa grafik diantaranya;
1. Grafik  sentiments  by  products,  menunjukkan jumlah  sentimen  positif  (kolom  warna  merah muda)  dan  sentimen  negatif  (kolom  warna putih) dari masing-masing brand sunscreen.
2. Disamping  nya  terdapat  grafik  total  product reviews  yang  menunjukkan  jumlah  reviews (data) dari masing-masing brand sunscreen.
3. Pada  grafik  ketiga  dengan  judul  evaluation, dapat  dilihat  tingkat  accuracy,  precision,  dan recall dari setiap brand sunscreen.
4. Total sentimen baik negatif maupun positif dari keseluruhan  brand  dapat  dilihat  melalui  grafik jenis pie chart.
5. Selain  berbentuk  grafik,  disajikan  pula  bentuk wordcloud dari data reviews.
Gambar 5. Dashboard Visualisasi.

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini,  metode  pengambilan  data menggunakan  data  scrapping  dengan  bantuan Google Extension, metode ini sangat mempermudah pengambilan data komen melalui website khususnya website  reviewer  karena  menggunakan  tools  yang sudah  ada  pada  browser.  Hal  ini  tentu  lebih  efisien dibandingkan dengan pengambilan data menggunakan  metode  data  crawling  khususnya dengan bahasa pemrograman Python yang cenderung menggunakan aplikasi  tambahan lainnya.
Sama halnya dengan pengambilan data menggunakan  aplikasi  Orange,  dengan  metode  ini data  yang  dihasilkan  formatnya  lebih  rapi  dan teratur.
Pengolahan data dimulai dari text preprocessing  hingga  pengklasifikasian  sentimen dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  Rapid Miner.  Rapid  miner  mengolah  data  dengan  format .xlxs.  dengan  bantuan  operator  yang  dibutuhkan, misalnya  tahapan  tokenization  digunakan  operator tokenize.
Pembuatan  dashboard  menggunakan  aplikasi Microsoft  Power  BI.  Tools  wordcloud  yang  hanya dimiliki oleh Microsoft Power BI menjadi salah satu daya  tariknya.  Penggunaan  wordcloud  membantu visualisasi  dashboard  lebih  maksimal.  Selain  itu, penggunaan  aplikasi  ini  pun  karena  secara  umum digunakan  oleh  peneliti  lain  karena  tools  dan extension yang mendukungnya sangat lengkap.
Anita Nur Syifa Rahayu, dkk, Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor … 1645

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  analisis  sentimen  data review 3 brand produk sunscreen yang diambil menggunakan metode  scrapping  menggunakan Google  Extension. Proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma K- Nearest  Neighbor dilakukan  dengan  menggunakan bantuan tools  Rapid  Miner .  Pada Rapid  Miner pula di optimasi menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization. Diketahui  perbedaan  yang  signifikan antara tingkat akurasi yang dihasilkan oleh algoritma K-NN  saja  terhadap  hasil  klasifikasi  setiap  brand yang  di  optimasi  oleh  algoritma Particle  Swarm Optimization.  Brand ‘Azarine’  menjadi  pemegang nilai  akurasi  terbesar  sebesar  91,89%  menggunakan K-NN  dan  92,80%  menggunakan  K-NN  &  PSO. Perhitungan K-NN dapat dilakukan dengan menggunakan  rumus Cos  Similarity yang  berbasis jarak kedekatan tetangga.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Fadilah  Mumtazah et  al. ,  “Pengetahuan
Mengenai  Sunscreen  Dan  Bahaya  Paparan
Sinar  Matahari  Serta  Perilaku  Mahasiswa Teknik Sipil Terhadap Penggunaan
Sunscreen,” J.  Farm.  Komunitas ,  vol.  7,  no. 2, pp. 63–68, 2020.
[2] S.  H.  Isfardiyana  and  S.  R.  Safitri, “Pentingnya  melindungi  kulit  dari  sinar ultraviolet  dan  cara  melindungi  kulit  dengan sunblock  buatan  sendiri,” J.  Inov.  dan Kewirausahaan ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  126–133,
2014.
[3] N.  F.  Andriani  and  A.  H.  Setiawan,  “Faktor Berhubungan
Konsumen Terhadap Penggunaan  Produk  Skincare,” Diponegoro J.  Kesehat. ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  1–8,  2020, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jme/ar ticle/view/29050.
[4] S. V. M. Classifier, N. F. Putri, S. Al Faraby, and  M.  Dwifebri,  “Analisis  Sentimen  Pada Produk Kecantikan Dari Ulasan Female Daily Menggunakan  Information  Gain  Dan  Svm Classifier,” e-Proceeding  of  Enginering ,  vol. 8, no. 5, pp. 10068–10079, 2021.
[5] amaliyah  gian  f  riszki  wijayatun  pratiwi, sharfina  febbi  h,  dairoh,  dwi  intan  af’idah, qirani  rifa  a,  “analisis  sentimen  pada  review skincare  female  daily  menggunakan  metode support  vector  machine,” J.  informatics,  Inf. Syst.  Softw.  Eng. Appl. ,  vol.  1,  no.  sentiment analysis, 2021.
[6] C.  H.  Yutika,  A.  Adiwijaya,  and  S.  Al Faraby,  “Analisis  Sentimen  Berbasis  Aspek pada  Review  Female  Daily  Menggunakan TF-IDF  dan  Naïve  Bayes,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  5,  no.  2,  p.  422,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2845.
[7] R.  Syafaat  Amardita  and  M.  Dwifebri Purbolaksono,  “Analisis  Sentimen  terhadap Ulasan Paris Van Java Resort Lifestyle Place di  Kota  Bandung  Menggunakan  Algoritma KNN,” J.  Ris.  Komput. ,  vol.  9,  no.  1,  pp. 2407–389, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3793.
[8] H. Nurrun Muchammad Shiddieqy, S. Paulus Insap, and W. Wing Wahyu, “Studi Literatur Tentang  Perbandingan  Metode  Untuk  Proses Analisis  Sentimen  Di  Twitter,” Semin.  Nas. Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  no.  February,  pp. 57–64, 2016.
[9] A.  Firdaus  and  W.  I.  Firdaus,  “Text  Mining Dan  Pola  Algoritma  Dalam  Penyelesaian Masalah  Informasi :  (Sebuah  Ulasan),” J. JUPITER , vol. 13, no. 1, p. 66, 2021.
[10] I. T. Julianto, D. Kurniadi, M. R. Nashrulloh, and  A.  Mulyani,  “COMPARISON  OF
CLASSIFICATION  ALGORITHM  AND FEATURE SELECTION IN PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI DAN FEATURE SELECTION,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  3,  no.  3, pp. 739–744, 2022.
[11] A.  Muzaki  and  A.  Witanti,  “Sentiment Analysis of the Community in the Twitter To the  2020  Election  in  Pandemic  Covid-19  By Method  Naive  Bayes  Classifier,” J.  Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 101–107, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[12] A.  Yoga  Pratama et  al. ,  “Analisis  Sentimen Media  Sosial  Twitter  Dengan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  Dan  Seleksi  Fitur  Chi- Square  (Kasus  Omnibus  Law  Cipta  Kerja),”
J.  Sains  Komput.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 897–910, 2021.
[13] T.  Setiyorini,  ;  Rizky,  and  T.  Asmono, “Implementation  of  K-Nearest  Neighbor  and Gini  Index  Method  in  Classification  of Student Performance,” Techno Nusa Mandiri J.  Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  16,  no.  2,  pp. 121–126, 2019, [Online]. Available: https://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/t echno/article/view/747.
[14] R.  Samuel,  R.  Natan,  and  U.  Syafiqoh, “Penerapan  Cosine  Similarity  dan  K-Nearest Neighbor  (  K-NN  )  pada  Klasifikasi  dan Pencarian  Buku,” J.  Big  Data  Anal.  Artif.
Intell. , vol. 1, no. 1, pp. 9–14, 2018.
[15] A.  Taufik,  “Optimasi  Particle  Swarm Optimization  Sebagai  Seleksi  Fitur  Pada Analisis  Sentimen  Review  Hotel  Berbahasa Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes,” J.  Tek.  Komput. ,  vol.  III,  no.  2,  pp. 40–47, 2017.
[16] S. Sudianto, P. Wahyuningtias, H. W. Utami, U.  A.  Raihan,  and  H.  N.  Hanifah, “Comparison Of Random Forest And Support Vector  Machine  Methods  On  Twitter Sentiment  Analysis  (  Case  Study :  Internet Selebgram  Rachel  Vennya  Escape  From Quarantine  )  Perbandingan  Metode  Random Forest  Dan  Support  Vector  Machine  Pada Analisis  Sentimen  Twitt,” J.  Tek.  Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 141–145, 2022.