Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus  Omnibus Law Cipta Kerja)
Aditiya Yoga Pratama 1 , Yuyun Umaidah 2 , Apriade Voutama 3
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Ds. Paseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Kab Karawang, Prof. Jawa Barat aditiya.yoga17017@student.unsika.ac.id
1 , yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id 2 , apriade.voutama@staff.unsika.ac.id 3

## Abstract
The  use  of  information  technology is growing rapidly,  marked  by  public  opinion  that  can  be conveyed indefinitely through social media. One of the social media that is Twitter. Twitter is considered easier to retrieve information related to existing opinions and sentiments due to the limited character in a tweet made by users and there is the hashtag "#" which can be searched easily  regarding  the  current  hotly  discussed  situation.  Some  time  ago,  there  was  a  lot  of discussion regarding the ratification of the omnibus work copyright law. Tweets in the form of lively  sentiments  adorn  the  hashtag  “#omnibuslaw”  and  other  related  hashtags.  This  study discusses  reviews in  the  form  of  tweets related  to  omnibus law  with  the  Chi  Square  selection feature and the K-Nearest Neighbor algorithm using R Studio. Data were taken as many as 500 tweets related to the omnibus law. The methodology used is Knowledge Discovery in Databases. Data labeling is carried out by experts who are divided into positive and negative sentiments. The results of the modeling using K-Fold Cross Validation, the highest accuracy is obtained with a  25%  feature  use  scheme  (Chi  Square  feature  selection),  and  the  value  of  k  =  5  in  KNN  is 81.4%.  Testing  on  the  model  was  carried  out  using  100  random  data  and  obtained  83% accuracy, 100% precision, 15% recall and 26.08% F-Measure value. Of the 500 data taken, the word "people" is the most dominating word. Of the 500 data taken, 78.8% negative sentiments and 21.2% positive sentiments.
Keywords : Chi-Square, K-Nearest Neighbor, Sentiment Analysis, Text Mining.

## Abstrak
Penggunaan  teknologi  informasi  berkembang  dengan  pesatnya  ditandai  dengan  opini masyarakat yang dapat disampaikan tanpa terbatas waktu melalui media sosial. Media sosial yang  umum  digunakan  dalam  penyampaian  opini  serta  sentimen  salah  satunya  twitter. Twitter dianggap lebih mudah dalam diambil informasinya terkait opini serta sentimen yang ada  dikarenakan  keterbatasan  karakter  dalam  suatu  tweet  yang  dilakukan  oleh  pengguna serta  terdapat  hastag  “#”  yang  dapat  dilakukan  pencarian  dengan  mudah  terkait  keadaan yang  sedang  hangat  diperbincangkan.  Beberapa  waktu  lalu  ramai  diperbincangkan  terkait pengesahan  omnibus  law  cipta  kerja.  Tweet  berupa  sentimen  ramai  menghiasi  tagar “#omnibuslaw”  serta  tagar  lain  yang berkaitan.  Tweet  berupa  sentimen  yang ada  dilakukan pengambilan  informasi  dengan  analisis  sentimen.  Penelitian  ini  membahas  ulasan  berupa tweet terkait omnibus law dengan fitur seleksi Chi Square dan algoritma K-Nearest Neighbor dengan menggunakan R Studio. Diambil data sebanyak 500 tweet berkaitan dengan omnibus law. Metodologi yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Databases yaitu dengan Data Selection,  Pre-processing  Data,  Transformation,  Data  Mining,  Evaluation.  Pelabelan  data dilakukan  oleh  pakar  yang  terbagi  menjadi  sentimen  positif  dan  negatif.  Hasil  permodelan dengan menggunakan K-Fold Cross Validation, akurasi  tertinggi diperoleh dengan skema 25% penggunaan  fitur  (seleksi  fitur  Chi  Square),  dan  nilai  k  =  5  pada  KNN  yaitu  sebesar  81,4%. Pengujian terhadap model dilakukan dengan menggunakan data acak sebanyak 100 data dan diperoleh  akurasi  sebesar  83%,  precission  sebesar  100%,  recall  sebesar  15%  dan  nilai  F-
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Measure  sebesar  26,08%.  Dari  500  data  yang  diambil,  kata  “rakyat”  merupakan  kata  yang paling mendominasi. Dari 500 data yang diambil sebanyak 78,8% merupakan sentimen negatif dan 21,2% sentimen positif.
Kata kunci : Analisis Sentimen Twitter, Chi - Square, K -Nearest Neighbor , Teks Mining

## 1. PENDAHULUAN
Banyaknya penggunaan media sosial saat ini, menandakan bahwa sosial media saat ini bukan lagi sebagai tempat untuk mencari pertemanan, namun juga  bisa  dijadikan  sebagai  tempat  menyampaikan  aspirasi. Sosial  media adalah  satu  set  baru  komunikasi  dan  alat  kolaborasi  yang  memungkinkan banyak jenis interaksi yang sebelumnya tidak tersedia untuk orang biasa ( 1). Beberapa  waktu  lalu,  terjadi  perbincangan  publik  mengenai  pengesahan omnibus  law.  Kebijakan  pemerintah  mengenai  mencetusnya  omnibus  law cipta kerja tersebut menimbulkan banyak hal pro dan kontra pada kebijakan tersebut. beriringan  dengan  disahkannya  kebijakan  tersebut,  masyarakat saat  ini  mulai  memberikan  komentarnya  baik  itu  secara  demonstrasi langsung  dan  menggunakan  media  sosial  sebagai  media  penyampaian aspirasinya terutama twitter.
Twitter digunakan karena penyampaian tweet dari twitter kata-katanya terbatas  hanya  beberapa  karakter  sehingga  seseorang  yang  menyampaikan tweet dapat secara langsung mengarah ke topik yang ingin disampaikan (2). Namun  data  mentah  dari  twitter  tersebut  harus  dilakukan  sebuah  analisa yaitu  analisa  sentimen. Analisa  sentimen  digunakan  agar  mendapatkan informasi  mengenai  pemahaman  publik  terhadap  suatu  hal  yang disampaikan secara subjektif (3). Tweet yang dilakukan bisa saja merupakan tanggapan  dari  sebuah  kebijakan  yang  dilakukan  oleh  pemerintah/instansi tertentu.
Pada  penelitian  sebelumnya,  dilakukan  sebuah  perbandingan  antara algoritma  K-NN  dan  SVM  dalam  melakukan  analisis  sentimen  twitter. Digunakan variabel berupa akurasi serta kecepatan pemrosesan. Hasil yang didapatkan adalah metode K-NN lebih baik dalam waktu pemrosesan namun lebih  buruk  secara  akurasi  (4).  Dalam  penelitian  lain  dilakukan  analisis sentimen dengan menggunakan algoritma SVM dan dengan fitur seleksi Chi Square  didapatkan  hasil  bahwa  fitur  seleksi  Chi  Square  dapat  membuat performa dan meningkatkan akurasi dalam melakukan
pengklasifikasiannya(5) . Maka dari itu akan digunakan algoritma KNN yang memiliki  kecepatan  pemrosesan  yang  baik,  namun  dengan  akurasi  yang kurang baik dengan dikombinasikan terhadap fitur seleksi Chi Square untuk meningkatkan akurasi pada algoritma KNN.
Sentimen  yang  ada  di  twitter  mengenai  kebijakan  pemerintah berkenaan dengan kebijakan omnibus law cipta kerja akan dilakukan sebuah analisa  agar  mengetahui  berapa  persentase  masyarakat  yang  memiliki argumen positif maupun negatif mengenai kebijakan yang dilakukan. Untuk itu  pada  penelitian  kali  ini  digunakanlah  sebuah  metode  KNN  dengan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
selection feature Chi-Square guna memaksimalkan melakukan analisis pada sentimen twitter tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Data Mining
Data mining merupakan pengolahan suatu pengetahuan yang informatif dan  menarik  yang  didasarkan  pada  pola  pada  sebuah  data  besar  (6).  Data- data yang digunakan bisa saja diperoleh dari database, warehouse data, web, dan  lain  sebagainya  yang  dapat  diolah  menjadi  sebuah  informasi.  Data mining  dapat  digunakan  dalam  berbagai  sektor  dan  bertujuan  untuk berbagai  hal  yaitu  meningkatkan  pengetahuan,  untuk  beberapa  sektor  bisa digunakan  dalam  meningkatkan  penjualan,  dan  lain  sebagainya  (7).  Salah satu  bagian  dari  data  mining  adalah  klasifikasi.  Klasifikasi  adalah  proses menemukan  model  melalui  analisis  terhadap  sekumpulan  data  pelatihan yang menggambarkan dan membedakan kelas label atau konsep data (6).

## 2.2. Text Mining
Text  mining merupakan  proses  pengelolaan  data  berupa  teks  yang dijadikan pola untuk mendapatkan sebuah informasi penting (8). Dalam kata lain, text mining ini seperti data mining, hanya saja data yang diolah oleh text mining adalah sebuah data berupa tekstual. Sebelum melakukan text mining, terdapat  tahap  text  preprocessing.  Tahapan  dari  text  preprocessing  yaitu case folding , cleansing , tokenizing , stemming , dan stopword removal (9).

## 2.3. Chi Square
Fitur-fitur  yang  kurang  relevan  terhadap  proses  pengklasifikasian sebaiknya  ditanggulangi  oleh  seleksi  fitur.  Seleksi  fitur  Chi  Square menggunakan  teori  statistika  untuk  menguji  independensi  sebuah  term dengan  kategori  atau  labelnya.  Seleksi  fitur  Chi  Square  berdasar  pada  teori statistika  yang  didasarkan  pada  dua  peristiwa  diantaranya  adalah kemunculan  dari  fitur  dan  kemunculan  dari  kategorinya  yang  didasarkan pada perhitungan persamaan (10):
x 2 (D,t,c) = (1)

## 2.4. K- Nearest Neighbor
Algoritma  K- Nearest  Neighbor (KNN)  merupakan  salah  satu  algoritma yang  sering  digunakan  dalam  pengklasifikasian  pada machine  learning . Tujuan dari algoritma KNN adalah mengklasifikasikan objek ke dalam salah satu  kelas  yang  telah  ada  dalam  data  sampel  yang  sebelumnya  telah ditetapkan  (11).    Metode  KNN  mengelompokkan  data  ke  dalam  suatu  kelas yang  telah  ditetapkan  berdasarkan  jarak  terdekat  atau  kemiripan  terhadap data set atau data latih yang ada (12). Tahapan dalam proses K-NN ialah (13):
a) Menentukan nilai K.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
b) Menghitung  jarak  antara  data  yang  akan  di  klasifikasikan  terhadap data label.
c) Menentukan nilai k yang paling kecil.
d) Klasifikasikan data dengan berdasarkan kepada metrik jarak. Dalam  menghitung  kedekatan  dengan  menggunakan  metrik  jarak,
Kedekata  bisa  dihitung  dengan  jarak  Eucklidean  dengan  rumus  pada persamaan (14):
(2)
2.5. Metodologi Penelitian
Pada  penelitian  kali  ini,  tahapan  dalam  penyelesaian  penelitian menggunakan tahapan KDD ( Knowledge Discovery in Database )  :

## Gambar 1. Alur penelitian
KDD  adalah  metode  dan  cara  untuk  mendapatkan  sebuah  informasi melalui  basis  data  yang  telah  tersedia  (15).  Dalam  proses  penyelesaiannya, tahap penyelesaiannya adalah (16):
a) Data Selection
Data selection adalah tahap pengambilan dan pemilihan sample data yang ingin diolah untuk dijadikan sebuah informasi penting.
b) Data Preprocessing Data  preprocessing  adalah  tahap  pembersihan  data  dari  data  yang mengganggu (noise) dan data yang tidak konsisten.
c) Transformation
Tahap  transformasi  merupakan  proses  penyesuaian  data.  Data  yang tadinya  sudah  dilakukan  pembersihan  akan  di  proyeksikan  dan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
disesuaikan terhadap metode atau algoritma yang  akan digunakan dalam data mining.
d) Data Mining
Proses data mining merupakan proses penggalian data dan pola dari data yang  telah  diproses  pada  tahapan  sebelumnya  untuk  menjadi  sebuah informasi dengan metode dan algoritma tertentu.
e) Evaluation
Tahap  evaluasi  merupakan  tahap  merepresentasikan  pengetahuan  dari proses  sebelumnya.  Selain  itu  dapat  juga  dijadikan  sebagai  bahan  untuk pertimbangan pada penelitian selanjutnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  adalah  melakukan  analisis  sentimen dengan mengklasifikasikan ulasan dari twitter terkait dengan #omnibuslaw dengan  menggunakan  seleksi  fitur  Chi-Square  dan  algoritma  K-Nearest Neighbor.

## 3.1. Data Selection
Pada tahapan ini data yang telah diperoleh melalui scrapping dari data twitter  akan  dilakukan  proses  data  selection,  yaitu  akan  dipilih  atribut- atribut yang akan digunakan dalam proses pembersihan data, dan klasifikasi nantinya.  Sebelumnya  data  yang  telah  diperoleh  memiliki  banyak  atribut diantaranya  handle,  name,  content,  replies,  retweets,  favorite, unix_timestamp, url, search url, dan hastag. Dalam data selection ini, dipilih hanya content yang akan dijadikan sebagai data pada tahapan berikutnya.
Gambar 2. Data Sebelum Tahap Data Selection
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Data Setelah Tahap Data Selection
Setelah  dilakukan  tahapan data selection terdapat  1  atribut  berupa  content dan  500  baris  sebagai  data  yang  akan  digunakan  dalam  klasifikasi  kelas sebuah  sentimen.  Setelah  didapatkan  data  sebanyak  500,  maka  dilakukan sebuah  labeling  pada  data  yang  dilakukan  oleh  pakar.  Digunakan  label sebanyak 2 yaitu positif dan negatif.
Tabel 1. Perbandingan Jumlah Ulasan pada Kelas/Label Kelas Sentimen Jumlah Ulasan Positif 106 Negatif 394 Total 500 3.2. Data Preprocessing
Data  preprocessing  digunakan  agar  gangguan  terhadap  data  bisa berkurang.  Berikut  ini  merupakan  tahapan-tahapan  dalam  proses  data preprocessing dengan software RStudio.

## 3.2.1. Case Folding
Tahapan case  folding merupakan  tahapan  dengan  mengubah  seluruh huruf  yang  ada  dalam  data  ulasan  berupa  teks  dirubah  menjadi  huruf  kecil ( lowercase ).
Gambar 4. Data Sebelum Tahap Case Folding
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 5. Data Setelah Tahap Case Folding
3.2.2. Cleansing
Karakter yang kurang berpengaruh akan dihilangkan atau dihapus pada tahapan cleansing ini. Karakter yang kurang berpengaruh antara lain berupa punctuation  atau  tanda  baca,  simbol-simbol  dalam  emoticon,  URL  atau  link yang ada dalam ulasan, hastag, karakter dan angka .
Gambar 6. Data Sebelum Tahap Cleansing
Gambar 7. Data Setelah Tahap Cleansing

## 3.2.3. Tokenizing
Proses tokenizing merupakan tahapan dengan memisahkan setiap kata dalam  sebuah  kalimat  atau  ulasan  yang  ada  berupa  dokumen  teks  yang dihubungkan dengan karakter spasi.
Gambar 8. Data Sebelum Tahap Tokenizing
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 9. Data Setelah Tahap Tokenizing

## 3.2.4. Stemming
Tahapan stemming merupakan tahapan menghapus huruf yang menjadi kata imbuhan dalam sebuah kata yang ada dalam ulasan yang telah dilakukan proses  dalam  data  preprocessing  sebelumnya.  Imbuhan  yang  akan  dihapus yaitu  baik  awalan,  akhiran,  maupun  awalan  dan  akhiran  sehingga  menjadi kata dasar.
Gambar 10. Data Sebelum Tahap Stemming
Gambar 11. Data Setelah Tahap Stemming
3.2.5. Stopword Removal
Tahapan stopword removal merupakan tahapan menghapus beberapa kata yang dirasa kurang berkepentingan dalam proses selanjutnya. Kata yang nantinya  dihapus  berupa  kata  penghubung  “di”,  “dan”,  “yang”,  dan  lain sebagainya.
Gambar 12. Data Sebelum Tahap Stopword Removal
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 13. Data Setelah Tahap Stopword Removal

## 3.3. Transformation
Sebelum  nantinya  dilakukan  transformation  dengan  menggunakan TF-IDF  (Tern  Frequency  Inverse  Document  Frequency)  akan  dilakukan terlebih dahulu tahapan feature selection dengan menggunakan Chi-Square.
3.2.1. Seleksi Fitur Chi Square
Langkah-langkah  dalam  penerapan  feature  selection  Chi-Square diantaranya adalah:
a) Menghitung nilai chi-square berdasarkan persamaan.
b) Mengurutkan nilai chi-square.
c) Menentukan penggunaan fitur.
Tabel 2. Hasil dan Pengurutan 10 Data Teratas Nilai Chi Square Fitur  Kategori  Nilai Chi utk Positif 20.425331 lahan Positif 19.837317 jual Positif 18.216837 desa Positif 17.081110 rakyat Positif 13.972787 nggk Positif 12.144558 ubi Positif 12.144558 rumah Positif 11.733190 bisnis Positif 11.363560 baca Positif 11.357405
Dari  nilai  Chi  Square  yang  telah  didapatkan  serta  diurutkan,  akan dilakukan skema penggunaan fitur sebanyak 4 kali yaitu sebanyak 25%, 50%, 75%,  dan  100%  fitur  akan  digunakan  dengan  dikombinasikan  terhadap klasifikasi KNN dalam data mining.
Tabel 3. Banyaknya Penggunaan Fitur dalam Beberapa Skema
Persentase Skema  Banyaknya Fitur 25% 1.099 Fitur 50% 2.197 Fitur 75% 3.295 Fitur 100% 4.394 Fitur
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2.1. TF-IDF
Pembobotan  dengan  menggunakan  TF-IDF  dilakukan  dengan menghitung banyaknya term dari masing-masing dokumen dengan frekuensi terbanyak akan ditampilkan terlebih dahulu.

## Gambar 14. Hasil TF-IDF
3.4. Data Mining
Pada  tahapan  data  mining  ini  dilakukan  tahapan  klasifikasi  terhadap sentimen  dari  twitter  dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN).  Dari  data  hasil  transformation  tadi  selanjutnya  akan  dilakukan sebuah  permodelan  dengan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan menggunakan  K-Fold  Cross  Validation  dengan  nilai  K  adalah  10.  Dengan menggunakan K-Fold Cross Validation nantinya data akan dibagi sebanyak K bagian  yang  sama  dan  akurasi  ditentukan  oleh  data  uji  pada  setiap  bagian dan  diambil  rata-rata  akurasinya.  Data  mining  dilakukan  sebanyak  4  kali sesuai  dengan  persentase  fitur  yang  digunakan  yaitu  25%,  50%,  75%,  dan 100%  (tanpa  seleksi  fitur).  Klasifikasi  yang  digunakan  adalah  klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor dengan dengan nilai k yang digunakan adalah 1, 3, 5, 7, 9, dan 11.
Tabel 4. Hasil Klasifikasi dengan Berbagai Persentase Penggunaan Fitur Persentase Penggunaan Fitur  K (KNN) Accuracy 25% 1 0.8019944 3 0.8120368 5 0.8140776 7 0.8121168 9 0.8121168 11 0.8121168 50% 1 0.8038880
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Persentase Penggunaan Fitur  K (KNN) Accuracy 3 0.8119288 5 0.7999664 7 0.7999664 9 0.8019272 11 0.8019272 75% 1 0.7716575 3 0.7820216 5 0.7739416 7 0.7359792 9 0.7060576 11 0.6941361 100% (tanpa seleksi fitur) 1 0.4524810 3 0.3963850 5 0.4180208 7 0.2658631 9 0.2239336 11 0.2119712
Berdasarkan  tabel  4.2,  telah  dilakukan  4  skema  data  mining  sesuai  dengan persentase penggunaan fitur serta penggunaan nilai k yaitur k = 1, 3, 5, 7, 9, dan 11. Dari hasil yang telah didapatkan dan ditampilkan melalui  tabel  4.2, diketahui  bahwa  penggunaan  fitur  sebesar  25%  dengan  k  =  5  merupakan hasil  dengan  akurasi  cukup  baik  dan  lebih  baik  dari  skema  lainnya  yaitu sebesar 0.8140776 atau 81.4%.

## 3.5. Evaluation
Evaluasi digunakan untuk mengetahui apakah model yang telah dibuat dapat digunakan untuk memprediksi data terkait. Dalam melakukan evaluasi kali ini model yang sebelumnya telah dibuat yaitu dengan penggunaan fitur sebesar 25% dan dengan k =5. Data yang digunakan menggunakan data acak dari 500 data yang ada. Digunakan 100 data sebagai penguji dari model yang telah ada sebelumnya.
Gambar 15. Evaluasi Klasifikasi ( Convussion Matrix )
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Berdasarkan  gambar  15  diperoleh  informasi  terkait  hasil  pengujian klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  terhadap  data  uji  diperoleh  akurasi  sebesar 83%.    Sebagai  informasi  tambahan  dan  memperjelas  hasil  tersebut  berikut ditampilkan  perhitungan  hasil  kinerja  dengan  mencari  nilai  akurasi, precission, recall, dan F-Measure.
a) Akurasi
Accuracy =
Accuracy = . = = 83% b) Precission
Precission =
Precission =
= = 1 c) Recall Recall = Recall = = = = 0.15 d) F- Measure F1 score =
F1 score = = = 0,2608

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
a) Klasifikasi  pada  sentimen  twitter  telah  berhasil  dilakukan  dengan menggunakan  seleksi  fitur  Chi  Square  dan  diambil  fitur  sebanyak  25% dari  data  yang  ada,  dilakukan  pembobotan  dengan  TF-IDF  dan menggunakan  K-Nearest  Neighbor  dengan  nilai  k  =  5  serta  K-Cross Validation  dengan  nilai  K  =  10.  Dengan  permodelan  yang  dilakukan diperoleh akurasi sebesar 81,4%. Setelah dilakukan pengujian terhadap model  melalui  100  data  acak  yang  diambil  diperoleh  80  data  kelas negatif diprediksi benar serta 3 data  kelas positif diprediksi benar atau dalam kata lain 83 dari 100 data diprediksi benar.
b) Evaluasi  dilakukan  dengan  melakukan  sebuah  pengujian  model klarifikasi dengan KNN dan K Fold Cross Validation serta fitur seleksi Chi Square  terhadap  data  acak  yang  diambil  sebanyak  100  data.  Dari pengujian  tersebut  diperoleh  akurasi  sebesar  83%,  precission  sebesar 100%, recall sebesar 15% dan nilai F-Measure sebesar 26,08%.
c) Dari  500  data  yang  diambil,  kata  “rakyat”  merupakan  kata  yang  paling mendominasi  dari  seluruh  kata  yang  ada.  Dari  500  data  yang  diambil
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sebanyak  78,8%  merupakan  sentimen  negatif  dan  21,2%  merupakan sentimen positif.
Sebagai pertimbangan pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan :
a) Menggunakan data yang lebih seimbang antara suatu label dengan label lainnya.  Keseimbangan  data  antar  label  dapat  mempengaruhi  hasil  dari klasifikasi.
b) Data  yang  digunakan  dapat  diperluas  dengan  menggunakan  lebih  dari 500 data. Jumlah data juga dapat mempengaruhi hasil dari klasifikasi.
c) Klasifikasi  dengan  K-Nearest  Neighbor  dapat  dilakukan  dengan menambah  variasi  nilai  k  pada  K-Nearest  Neighbor  sebagai pertimbangan klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Mahardhika,  Y.S,  and  Zuliarso,  E.  “Analisis  Sentimen  Terhadap Pemerintahan  Joko  Widodo  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Naives Bayes.” Prosiding SINTAK 2018 (2015):409–13, 2018.
[2]  Ankit,  and  Saleena,  N.  “An  Ensemble  Classification  System  for  Twitter Sentiment  Analysis.”  Procedia  Computer  Science  132(Iccids):937–46. doi: 10.1016/j.procs.2018.05.109, 2018.
[3]  Ain, Q.T., Ali,M., Riaz,A., Noureen,A., Kamran,M., Hayat,B.,  and Rehman, A.  “Radiotherapy  Is  the  Gold  Standard  in  Treating  Bone  Malignancy  . Effective in 50-90 % Expectancy Months ).” 8(6), 2017.
[4]  Nasution,  Muhammad  Rangga  Aziz,  and  Mardhiya  Hayaty. “Perbandingan  Akurasi  Dan  Waktu  Proses  Algoritma  K-NN  Dan  SVM Dalam Analisis Sentimen Twitter.” Jurnal Informatika 6(2):226–35. doi: 10.31311/ji.v6i2.5129, 2019.
[5]  Luthfiana, Lulu,  Julio Christian Young,  and  Andre Rusli. “Implementasi Algoritma  Support  Vector  Machine  Dan  Chi  Square  Untuk  Analisis Sentimen User Feedback Aplikasi.” XII(2):125–28, 2020.
[6]  Han, Jiawei, Micheline Kamber, and Jian Pei. “Data Mining: Concepts and Techniques.”, 2012.
[7]  Kamila,  Insanul,  Ulya  Khairunnisa,  and  Mustakim.  “Perbandingan Algoritma  K-Means  Dan  K-Medoids  Untuk  Pengelompokan  Data Transaksi Bongkar Muat Di Provinsi Riau.” Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen  Sistem  Informasi  5(1):119.  doi:  10.24014/rmsi.v5i1.7381, 2019.
[8]  R.  Feldman  dan  J.  Sanger,  “ The  Text  Mining  Handbook,  New  York: Cambridge University Press ”, 2007.
[9]  Rivki,  M.,  and  Bachtiar,  A.M.  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest Neighbor Dalam Pengklasifikasian Follower Twitter Yang Menggunakan Bahasa  Indonesia.”  Jurnal  Sistem  Informasi  13(1):31.  doi: 10.21609/jsi.v13i1.500, 2017.
[10]  Amrullah,  Ahmad  Zuli,  Andi  Sofyan  Anas,  and  Muh  Adrian  Juniarta Hidayat.  2020.  “Analisis  Sentimen  Movie  Review  Menggunakan  Naive
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 897-910 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Bayes  Classifier  Dengan  Seleksi  Fitur  Chi  Square.” Jurnal 2(1):40–44. doi: 10.30812/bite.v2i1.804, 2020.
[11]  Ipmawati,  Joang,  Kusrini,  and  Emha  Taufiq  Luthfi.  “Komparasi  Teknik Klasifikasi Teks Mining Pada Analisis Sentimen.” Indonesian Journal on Networking and Security 6(1):28–36, 2017.
[12]  Deviyanto, A., and Wahyudi, M.D.R. “Penerapan Analisis Sentimen Pada Pengguna  Twitter  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor.”  JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) 3(1):1. doi: 10.14421/jiska.2018.31-01., 2018.
[13]  Ibrahim,  N.,  Bacheramsyah,  T.F.,  Hidayat,B.,  and  Darana,  S. “Pengklasifikasian  Grade  Telur  Ayam  Negeri  Menggunakan  Klasifikasi K-Nearest  Neighbor  Berbasis  Android.”  ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika 6(2):288. doi: 10.26760/elkomika.v6i2.288, 2018
[14]  Han, Jiawei, Micheline Kamber, and Jian Pei. “Data Mining: Concepts and Techniques.”, 2012.
[15]  Mardi,  Y.  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5.” Jurnal Edik Informatika 2(2):213–19. 2017.
[16]  Gullo,  F.  “From  Patterns  in  Data  to  Knowledge  Discovery:  What  Data
Mining Can Do.” Physics Procedia 62:18–22. doi: 10.1016/j.phpro.2015.02.005. 2015.