Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.2.1720
Vol. 5, No. 2, April 2024, pp. 475-485
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## PREDICTION OF 2024 PRESIDENTIAL ELECTION USING K-NN WITH METRIC APPROACHES CHEBYSHEV AND EUCLIDEAN BASED ON TWITTER DATA INVESTIGATION
Steven Ryan Darmawan *1 , Muhamad Fatchan 2 , Donny Maulana 3
1,2,3 Informatics, Universitas Pelita Bangsa, Indonesia Email: 1 stevenryandarmawan@mhs.pelitabangsa.ac.id , 2 fatchan@pelitabangsa.ac.id , 3 donny.maulana@pelitabangsa.ac.id
(Article received: January 11, 2024; Revision: January 25, 2024; Published: April 04, 2024)

## Abstract
The  potential  difference  between  the  popularity  of  presidential  candidates  on  social  media  and  in  the  general public  poses  a  serious  challenge  in  predicting  the  outcome  of  the  2024  presidential  election.  Technical constraints  in  collecting,  cleaning  and  analyzing  dynamic  and  large-scale  social  media  data  can  threaten  the accuracy  and  validity  of  predictions.  To  overcome  this  problem,  careful  steps  and  in-depth  understanding  are needed. Therefore, this study aims to predict the winner of the 2024 presidential election from the popularity of presidential  candidates  Anies  Baswedan,  Ganjar  Pranowo,  and  Prabowo  Subianto  on  Twitter.  The  K-Nearest Neighbor (K-NN) method with the Both Metric approach (Euclidean and Chebyshev) was used to analyze 51,192 tweet data through the Knowledge Discovery in Database (KDD) stage using Orange software. The evaluation results show almost  the same performance,  with  AUC values of  0.725 for Euclidean and 0.720 for Chebyshev. The  CA  result  was  55.6%  for  Euclidean  and  55.4%  for  Chebyshev.  Although  F1,  precision,  and  recall  were almost the same, overall, the Euclidean metric was better. The prediction shows Prabowo Subianto as the most popular candidate on Twitter. Nonetheless, these results need to  be interpreted  with caution and  strengthened with further analysis and additional data to get a more comprehensive conclusion. This research shows that K- NN with both metrics can provide predictions above 50%, reliable enough to be able to predict the most popular candidates on Twitter.
Keywords : 2024 Presidential Election, Chebyshev, Euclidean , K-Nearest Neighbor, Twitter .

## PREDIKSI PEMENANGAN CAPRES 2024 MENGGUNAKAN K-NN DENGAN PENDEKATAN METRIK CHEBYSHEV DAN EUCLIDEAN BERBASIS INVESTIGASI DATA TWITTER

## Abstrak
Perbedaan  potensial  antara  popularitas  calon  presiden  di  media  sosial  dan  di  masyarakat  umum  menjadi tantangan serius dalam memprediksi hasil Pilpres 2024. Kendala teknis dalam pengumpulan, pembersihan, dan analisis  data  media  sosial  yang  dinamis  dan  berskala  besar  dapat  mengancam  akurasi  dan  validitas  prediksi. Untuk mengatasi masalah ini, langkah-langkah hati-hati dan pemahaman mendalam diperlukan. Oleh karena itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  pemenang  Pilpres  2024  dari  popularitas  calon  presiden  Anies Baswedan,  Ganjar  Pranowo,  dan  Prabowo  Subianto  di  Twitter.  Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  dengan pendekatan  Both  Metric  (Euclidean  dan  Chebyshev)  digunakan  untuk  menganalisis  51.192  data  tweet  melalui tahap  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  menggunakan  perangkat  lunak  Orange.  Hasil  evaluasi menunjukkan  performa  yang  hampir  sama,  dengan  nilai  AUC  sebesar  0.725  untuk  Euclidean  dan  0.720  untuk Chebyshev.  Hasil  CA  adalah  55,6%  untuk  Euclidean  dan  55,4%  untuk  Chebyshev.  Meskipun  F1,  presisi,  dan recall  hampir  sama,  secara  keseluruhan,  metrik  Euclidean  lebih  baik.  Prediksi  tersebut  menunjukkan  Prabowo Subianto sebagai kandidat paling populer di Twitter. Meskipun demikian, hasil ini perlu ditafsirkan dengan hati- hati  dan  diperkuat  dengan  analisis  lebih  lanjut  dan  data  tambahan  untuk  mendapatkan  kesimpulan  yang  lebih komprehensif.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  K-NN  dengan  kedua  metrik  tersebut  dapat  memberikan prediksi di atas 50%, cukup dapat diandalkan untuk memprediksi pemenang Pilpres 2024 melalui data Twiter.
Kata kunci : 2024 Pemilihan Presiden, Chebyshev, Euclidean , K-Nearest Neighbor, Twitter .

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian ini berfokus pada prediksi pemenangan  calon  presiden  pada  Pilpres  2024  di Indonesia  sebagai  objek  penelitiannya.  Pilpres merupakan  momen penting dalam  sistem demokrasi negara ini karena rakyat memiliki kesempatan untuk memilih  pemimpinnya  secara  langsung.  Dalam pilpres, beberapa calon presiden dari berbagai partai politik  berkompetisi untuk  memenangkan dukungan rakyat, baik secara langsung, maupun tidak langsung melalui  media  sosial  seperti Twitter [1].  Twitter adalah  platform  media  sosial  yang  memungkinkan individu  untuk  berinteraksi  satu  sama  lain  dan memperoleh  informasi  terkini  atau  berita  [2].  Para peneliti  sering  kali  menggunakan  Twitter  untuk mengambil  data  karena  kecepatan  platform  ini, dengan  batasan  karakter  maksimal  280  karakter, memungkinkan penyampaian pesan secara  langsung dan  singkat  [3].  Oleh  karena  itu,  penelitian  dapat mengembangkan  model  prediktif  menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dengan pendekatan Both Metric ( Chebyshev dan Euclidean ), untuk memperkirakan pemenang pilpres berdasarkan popularitas calon presiden di Twitter [4].
Di  era  digital  saat  ini,  media  sosial  telah menjadi  elemen  yang  tidak  terpisahkan  dari kehidupan  sehari-hari  masyarakat,  termasuk  dalam ranah  politik  [5].  Namun,  terdapat  potensi  adanya perbedaan  antara  popularitas  calon  presiden  di media sosial dengan popularitas  yang sebenarnya di masyarakat  luas.  Hasil  analisis  dari  media  sosial khususnya  Twitter  bersifat  dinamis, karena  itu secara  terus-menerus  mengevaluasi  pandangan masyarakat  terhadap  calon  presiden  tahun  2024 dapat  meningkatkan  akurasi  penggabungan  hasil penelitian yang berkaitan dengan persepsi masyarakat [6]. Selain  itu,  penelitian  dapat  menghadapi kendala teknis dalam
mengumpulkan, membersihkan, dan mengolah data dari media sosial yang  bersifat  dinamis  dan  besar  skala  [7]. Diperlukan pengolahan data tweet untuk mengidentifikasi  perbedaan  antara  respons  yang bersifat  positif,  negatif,  dan  netral  bagi  seseorang yang  ingin  memahami  tanggapan  masyarakat  di platform Twitter [8]. Seluruh permasalahan ini dapat berdampak  pada  akurasi  dan  validitas  prediksi pemenang Pilpres 2024. Oleh karena itu, diperlukan langkah-langkah  yang  cermat  dan  pemahaman mendalam  dalam  mengatasi  permasalahan  tersebut untuk  memastikan  hasil  prediksi  yang  lebih  akurat dan reliabel.
Untuk  menangani  permasalahan  tersebut, teknologi  analisis  data  dan  pendekatan  berbasis komputasi  dapat  digunakan  sebagai  solusi  potensial yakni  salah  satunya  data  mining  menggunakan algoritma K-NN dengan Both Metric ( Euclidean dan Chebyshev )  melalui software Orange . Teknologi  ini dapat  meningkatkan  pemahaman  kita  tentang  pola dukungan dan pergerakan popularitas calon presiden
dalam  kampanye  politik  [9].  Dalam  penelitian  ini, algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dipilih sebagai  metode prediksi karena kelebihannya dalam melakukan klasifikasi berdasarkan data terdekat atau dapat menyamaratakan himpunan data training yang relatif  kecil  [10].  Dengan  pendekatan Both  Metric ( Chebyshev dan Euclidean ),  akan  digunakan  untuk mengukur  jarak  antara  data,  baik  dari  perbedaan maksimum maupun akar kuadrat dari jumlah kuadrat perbedaan.  Kedua  metrik  ini  akan  membantu mengukur  perbedaan  dan  kesamaan  popularitas antara calon presiden melalui data Twitter [11].
Terdapat penelitian relevan yaitu penelitan oleh Saputra  dan  Primadasa  pada  tahun  2018  yang berjudul  "Penerapan  Teknik  Klasifikasi  untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor".  Penelitian  tersebut menggunakan  algoritma  K-NN  untuk  memprediksi kelulusan  mahasiswa  berdasarkan  data  Index Prestasi  semester.  Meskipun  berfokus  pada  konteks pendidikan,  penelitian  tersebut  dijadikan  referensi karena  terdapat  kesamaan  penerapan  algoritma  K- NN.  Namun,  penelitian  tersebut  memiliki  catatan, seperti penggunaan data training yang kurang efektif dan  pengaruh  jumlah  data training terhadap  hasil prediksi. Oleh karena itu, adaptasi dan pertimbangan perlu  dilakukan  dalam  penelitian  tentang  Pilpres 2024 di Twitter [12].
Selain  itu,  penelitian  lain  yang  relevan  telah dilakukan dalam konteks analisis politik menggunakan algoritma K-NN  yaitu penelitian oleh Badrul  tahun  2015  dengan  judul  "Prediksi  Hasil Pemilu  Legislatif  dengan  Menggunakan  Algoritma K-Nearest Neighbor ". Meskipun data yang digunakan  berbeda,  yaitu  data  KPUD  bukan  data dari Twiter ,  hasil  penelitian  menunjukkan  model algoritma K-NN memiliki akurasi yang baik sebesar 81.35% dengan tingkat diagnostik Excellent Classification .  Dengan  demikian,  penelitian  ini dapat  memberikan  wawasan  dan  pemahaman penggunaan  metode  K-NN  dalam  konteks  prediksi dan  perlu  melakukan  adaptasi  yang  sesuai  dengan tujuan  penelitian  tentang  Pilpres  2024  di Twitter [13].
Penelitian  yang  relevan  yakni  penelitian  oleh Aulia  Putri,  dkk  (2023),  yang  berjudul  “Komparasi Algoritma  K-NN,  Naive  Bayes  dan  SVM  untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tingkat Akhir”, tidak berkaitan  langsung  dengan  pemilihan  presiden, namun  memiliki  relevansi  dalam  membandingkan K-NN  dengan  metode  lain.  Dalam  penelitian tersebut, dilakukan analisis,  pengujian, dan evaluasi terhadap  kinerja  algoritma  K-NN,  NBC,  dan  SVM dalam  meramalkan  kelulusan  mahasiswa  tingkat akhir  menggunakan  379  data  publik.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  K-NN  memiliki  kinerja  lebih tinggi dengan tingkat akurasi 87,8%, presisi 87,8%, dan  recall  84%.  Dalam  perbandingan  keseluruhan, K-NN  dianggap  lebih  efektif  dibandingkan  dengan Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine dalam
memprediksi  kelulusan  mahasiswa  tingkat  akhir [14].
Selanjutnya,  penelitian  lain  yang  memiliki relevansi yakni dari Sudriyanto, Syahro, dan Fitriani tahun  2023  dengan  judul  “Perbandingan  Performa Model  Machine  Learning  Support  Vector  Machine, Neural  Network,  dan  K-Nearest  Neighbors  dalam Prediksi  Harga  Saham”,  tidak  berkaitan  langsung dengan pemilihan presiden,  namun  membandingkan K-NN  dengan  metode  lain.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  model  prediksi  K-Nearest Neighbors  (K-NN)  memiliki  nilai  RMSE  terendah, yaitu  0.037,  menunjukkan  akurasi  tertinggi  dalam memprediksi  harga  saham  PT  Astra  International Tbk  (ASII.JK).  Meskipun  Neural  Network  (NN) memiliki  RMSE  sedikit  lebih  tinggi  (0.048),  model ini  tetap  memberikan  prediksi  yang  cukup  akurat. Sementara  itu,  model  Support  Vector  Machine (SVM) memiliki RMSE yang lebih tinggi, mencapai 0.075, menunjukkan tingkat kesalahan prediksi yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  K-NN  dan  NN. Berdasarkan penelitian tersebut rekomendasi terbaik untuk menganalisis harga saham adalah menggunakan model K-NN [15].
Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan,  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk mengembangkan  model  prediktif  yang  akurat memprediksi  pemenang  Pilpres  2024  berdasarkan popularitas  calon  presiden  melalui  data  Twitter. Dengan  menggunakan  algoritma  K-NN  serta pendekatan Both Metric ( Chebyshev dan Euclidean ), diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi  penting  dalam  pemahaman  potensi algoritma  K-NN  sebagai  alat  prediksi  politik.  Hasil penelitian  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat bagi  para  pemangku  kepentingan  politik  dalam merancang  strategi  kampanye  yang  lebih  efektif, serta  memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik kepada masyarakat  umum mengenai  potensi pemenang  pilpres  berdasarkan  popularitas  calon presiden berdasarkan data di Twitter .

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  Gambar  1,  tahapan  penelitian  dimulai dengan  mengambil  data  dari  Twitter  mengenai kandidat  calon  presiden  2024.  Metode  yang digunakan  adalah K-Nearest  Neighbor (K-NN) dengan Euclidean dan Chebyshev .  Kemudian melalui tahap pengolahan data dengan menggunakan software Orange untuk  melakukan pre-processing guna  membersihkan  dan  menyiapkan  data  sebelum dilakukan analisis lebih lanjut.
Setelah  proses pre-processing ,  data  akan melewati proses cross validation untuk  menentukan data training dan data testing secara statistik. Tahap berikutnya  adalah  evaluasi  hasil,  digunakan  untuk menghitung nilai AUC, CA, F1 score , precision , dan recall ,  yang  hasilnya  untuk  mengevaluasi  akurasi model.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian kuantitatif,  yang  berfokus  pada  pengumpulan  dan analisis data numerik dengan pendekatan  matematis atau  menggunakan  teknik  statistik  [16].  Objek penelitian  ini  adalah  analisis  data  berdasarkan popularitas kandidat calon presiden 2024 dari media sosial Twitter .  Penelitian  ini  menggunakan  metode K-NN  dengan  pendekatan Both  Metric ( Chebyshev dan Euclidean ), data dari Twitter diinvestigasi untuk memprediksi  calon  presiden  yang  berpotensi menang.
Penelitian ini menggunakan data sekunder jenis dokumenter,  dalam  bentuk  arsip  yang  diperoleh menggunakan  bahasa pemrograman Python dan alat Snscrape  untuk  mengambil  data  dari Twitter . Snscrape  adalah  sebuah library  Python yang memungkinkan  pengambilan  data  tweet  secara langsung melalui API Twitter . Data yang dikumpulkan  mencakup  51.192 tweet di Twitter , termasuk  jumlah like , retweet ,  dan reply yang diambil  dalam  periode  tertentu  dari  Januari  2021 hingga  Juli  2023  untuk  menggambarkan  tren popularitas calon presiden menjelang Pilpres 2024.
Kata kunci seperti "Ganjar Presiden," "Prabowo  Presiden,"  "Anies  Presiden,"  "Calon Presiden  2024,"  "Capres2024,"  dan  "Presiden2024" digunakan  sebagai  parameter  pencarian.  Selain  itu, peneliti juga mengutip sumber-sumber dari beberapa jurnal  dan  hasil  penelitian  relevan.  Dengan menggunakan alat Snscrape dan bahasa pemrograman Python ,  pengumpulan  data  dilakukan secara efisien dan dapat diandalkan untuk memperoleh  data  tweet  terkait  popularitas  calon presiden  2024.  Snscrape  memungkinkan  peneliti untuk  mengatur  output  data  dalam  format  yang sesuai, seperti file CSV , untuk memfasilitasi analisis lebih lanjut.

## 2.2. Metode yang Digunakan
2.2.1. K-Nearest Neighbor (K-NN) Penelitian  dengan  metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  menggunakan  algoritma  yang  terarah,  di mana instance  query yang  baru  diklasifikasikan berdasarkan  mayoritas  label  kelas  pada  tetangga terdekatnya.  Dalam  konteks  prediksi  pemenangan Capres, K-NN akan digunakan untuk mengklasifikasikan  calon  berdasarkan  kesamaan fitur  dengan  data tweet yang  dianalisis. Euclidean dan Chebyshev menjadi  perhitungan  jarak  yang populer digunakan dalam K-NN [17].
2.2.2. Euclidean Jarak Euclidean adalah metrik yang digunakan untuk  mengukur  jarak  antara  dua  titik  dalam  ruang multidimensi  [18].  Rumus  jarak Euclidean adalah sebagai berikut.
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖𝑘 − 𝑦 𝑗𝑘 ) 2 𝑚 𝑖=1 (1)
Keterangan: 𝑑 (𝑥,𝑦) = Jarak antara objek x ke objek y 𝑥 𝑖𝑘 = Rata-rata nilai objek ke- i
berdasarkan atribut ke-k
𝑦 𝑗𝑘 = Rata-rata nilai objek ke- j
berdasarkan atribut ke-k i = Banyaknya objek m = Banyaknya atribut 2.2.3. Chebyshev
Chebyshev adalah  metode  yang  digunakan untuk mengukur  jarak antara dua objek berdasarkan nilai  absolut  dari  selisih  koordinat  mereka.  Rumus jarak Chebyshev mengikuti definisi sektor maksimum,  di  mana  jarak  antara  dua  sektor  adalah perbedaan  terbesar  di  antara  mereka  sepanjang setiap  dimensi  koordinat  [19].  Rumusnya  sebagai berikut.
𝑑(𝑥, 𝑦) = ∑ |𝑥 𝑖𝑘 − 𝑦 𝑗𝑘 | 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: 𝑑 (𝑥,𝑦) = Jarak antara objek x ke objek y 𝑥 𝑖𝑘 = Rata-rata nilai objek ke i berdasarkan atribut ke-k 𝑦 𝑗𝑘 = Rata-rata nilai objek ke j berdasarkan atribut ke-k i = Banyaknya objek
n
= Banyaknya atribut

## 2.3. Pengolahan Data
2.3.1. Orange Tools
Penelitian  ini  menggunakan Orange dengan mengimplementasikan antarmuka yang
memungkinkan pengguna untuk membuat alur kerja dengan menghubungkan widget yang telah ditentukan,  digunakan  untuk  analisis  data  yang memadukan kemudahan pemrograman visual dengan fleksibilitas pemrograman Python [20].
2.3.2. Pre-Processing
Pre-processing  merujuk  pada  berbagai  jenis proses  yang  dilakukan  pada  data  mentah  untuk mempersiapkan langkah prosedur berikutnya. Tujuan  dari pre-processing untuk  mentransformasi data  ke  dalam  suatu  format  yang  lebih  mudah  dan efektif  untuk  kebutuhan  pengguna.  Pembersihan data  dalam  proses pre-processing mencakup penghilangan  data  yang  tidak  lengkap  ( incomplete ), penghilangan  data  yang  mengandung noise (noisy), dan  penanganan  data  yang  tidak  konsisten (inconsistent) [21].
Dimensionality  Reduction merupakan  teknik dalam  pre-processing  untuk  meningkatkan  efisiensi analisis  data,  sehingga  membantu  mempertahankan informasi penting dalam dataset, terutama pada data besar dengan banyak atribut [22]. Jadi, dalam proses pre-processing  melibatkan  penghilangan ID  user , URL  tweet , quote ,  dan  tanda  baca  yang  terdapat dalam  teks  tweet.  Selain  itu, tweet yang  tidak relevan juga dihapus.
2.3.3. Cross Validation
Penelitian  ini  menggunakan  cross-validation untuk  membagi  data  menjadi  subset  latih  dan  uji guna  mengevaluasi  model  atau  algoritma.  Metode ini  melibatkan  pertukaran  secara  bergantian  antara subset  latih  dan  uji  selama  proses  pembagian dataset,  di  mana  subset  latih  digunakan  untuk pelatihan  model,  dan  subset  uji  untuk  pengujian kinerjanya [23].
Salah  satu  teknik  dari  cross  validation  adalah k-fold,  di  mana  data  dibagi  menjadi  K  bagian dengan ukuran yang sama. Misalnya, penggunaan k- fold=5  dalam cross-validation bertujuan  untuk mengurangi  bias  pada  data.  Proses  pelatihan  dan pengujian  dilakukan  sebanyak  K  kali.  Ilustrasi  alur kerja cross  validation dapat  dilihat  pada  Gambar  2 berikut ini [24].
Gambar 2. Contoh Simulasi Cross Validation

## 2.4. Evaluasi
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  metrik evaluasi  seperti  AUC,  CA,  F1, Precision ,  dan Recall . Classification  Accuracy atau  CA  mengukur kemampuan  model dalam  memprediksi keseluruhan dataset  dengan  benar. Precision menilai  akurasi prediksi  positif,  sementara Recall mengukur proporsi  data  positif  yang  berhasil  diprediksi.  F1
Score digunakan untuk
membandingkan
keseimbangan antara Recall dan Precision , memberikan gambaran keseluruhan tentang performa  model.  Metrik  AUC  mengukur  kualitas keseluruhan  model  klasifikasi  berdasarkan  kurva ROC,  dengan  nilai  yang  lebih  besar  menunjukkan kemampuan model yang lebih baik dalam membedakan antara kelas-kelas [25].
2.4.1. AUC (Area Under Curve) AUC merupakan metrik umum yang digunakan untuk  membandingkan  kinerja  prediksi  dari  model pengklasifikasi.  Rentang  nilai  AUC  adalah  antara  0 hingga  1,  dan  semakin  mendekati  nilai  1 mengindikasikan  bahwa  model  tersebut  mampu melakukan  klasifikasi  dengan  baik  [26].  Cara
menghitungnya  dapat  dijelaskan  melalui  rumus berikut.
AUC = 1 + 𝑇𝑃 𝑟𝑎𝑡𝑒 −  𝐹𝑃𝑟𝑎𝑡𝑒 2
(3)
2.4.2. CA (Classification Accuracy)
Akurasi  adalah  persentase  nilai  yang  berasal dari total data uji  yang  berhasil diidentifikasi  secara benar [27].
Meskipun  nilai  akurasi  tinggi,  tidak  selalu dapat  dianggap  sebagai  indikator  keberhasilan prediksi model, terutama ketika terdapat ketidakseimbangan  kelas.  Oleh  karena  itu,  penting untuk  mengamti Recall dan Precision kelas  sebagai faktor  kritis  dalam  mengevaluasi  kinerja  ketika melakukan klasifikasi pada data yang tidak memiliki ketidakseimbangan  kelas  [28].  Rumus Accuracy ditunjukkan oleh rumus berikut. Accuracy = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (4) Keterangan : TP = True Positif TN = True Negatif FP = False Positif FN = False Negatif
2.4.3. F1 Score
F1-Score merupakan  suatu  ukuran  yang membandingkan precision dan recall , yang digunakan  untuk  mengevaluasi  ketepatan  pengujian data.  [29].  Rumus F1-Score dapat  dilihat  di  bawha ini.
F1 Score = 2 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (5)
2.4.4. Precision
Merupakan perbandingan antara jumlah prediksi  positif  yang  benar  ( True  Positif )  dengan keseluruhan  hasil  prediksi  negatif  yang  benar  ( True Negatif ) [30].
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (6) 2.4.5. Recall Nilai recall menggambarkan tingkat keberhasilan  dalam  mengidentifikasi  informasi dengan benar, baik itu positif atau negatif, pada data tertentu [31].
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
(7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pengumpulan Data Twitter
Dalam Orange ,  terdapat  berbagai widget yang merupakan  simbol  secara  visual  yang  dapat  diatur dan  dihubungkan  satu  sama  lain  untuk  membentuk alur kerja analisis data, serta memungkinkan Orange untuk  mengelola  data  teks  atau  gambar  [2].  Alur
kerja  proses  pengumpulan  data  dapat  dilihat  pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Widget Proses Pegumpulan Data di Orange
Data  Capres  2024  dari  Twitter  dikumpulkan dengan  kata  kunci  seperti  "Ganjar  Presiden," "Prabowo  Presiden,"  dan  "Anies  Presiden."  Data mencakup  jumlah tweet,  like,  retweet,  reply ,  dan quote untuk  setiap  calon.  Pengumpulan  data menggunakan  modul Python ,  khususnya Snscrape , dengan langkah-langkah crawling sebagai berikut.
a. Menginstal Snscrape dan Pandas menggunakan Google Colabs , seperti diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Instal Snscrape dan Pandas
b. Pada  halaman  awal Twitter, klik  kanan  untuk membuka inspection, kemudian akses ke menu Storage, pada  bagian Cookies, terdapat  link Twitter yang berisi auth_token. Salin auth_token tersebut  untuk  dimasukkan  ke perintah Snscrape. Dapat  dilihat  pada  Gambar 4 berikut ini.
Gambar 4. Mengakses Auth Token Akun Twitter
c. Gunakan Snscrape untuk  mengambil tweet berbahasa  Indonesia  yang  mencakup  "Calon Presiden 2024" dengan memasukkan auth_token Twitter pribadi.  Ambil  maksimal 1.000  tweet,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 5.
d. Setelah  pencarian  selesai,  pada  Gambar  6 terlihat  bahwa  data  dengan  format  .csv  akan muncul  pada  folder tweets - data .  Kemudian simpan file data csv tersebut untuk digunakan.
Gambar 6. Data Akses CSV
e. Berikut  ini  adalah  Tabel  1  yang  berisi  hasil data yang telah berhasil diambil melalui proses crawling ,  yang  menjadi  data  mentah  sebelum diseleksi.
Tabel 1. Crawling Data Results
No. Date URL
Tweet Teks Tweet Quotes Reply Re- tweet Like User- name 1 06/ 07/ 2023 https:// twitter. com/in do_pej uang/s tatus/1 67697 16803 24014
081 “Dukung ganjar jadi presiden
2024. #Ganjar Capres” 0 0 0 0 ind o_ pej ua ng 2 08/0 7/ 2023 https:// twitter.
com/K enikir2 7/statu s/1677 26976 80874 08640 “Saya juga maunya 2024 Pak @prabo wo presiden ke-8 RI. ....” 0 1 5 17 Ke nik ir2 7 3 09/0 7/ 2023 https:// twitter.
com/T auhid_ SHA/s tatus/1 67815 80558 95080 960 “Anies Basweda n in sya
Allah RI1 2024”
0 0 0 0 Ta uhi d_ SH A .... .... .... .... .... .... .... .... .... 51.190 7/07/
2023 https:// twitter. com/
Marbo t_Udie n/statu s/1677 34864 54050 85696 “Ganjar Pranowo dinilai memiliki daya tarik tersendiri bagi kalangan emak- emak...” 2 1 13 32 M arb ot_
Ud ien
51.191
11/0 7/ 2023 https:// twitter. com/b ersama nies/st atus/1 67873 74975 54321
408 “yang kita punya HANYA NAMA BAIK, jadi jaga nama baik itu baik- baik"   ~ Anies Basweda n ~ ....”
0 0 0 0 ber sa ma nie s 51.192 12/ 07/ 2023
https:// twitter. com/is _pelss y/statu s/1678 99331 27522 38593
“Yusril Ihza Mahendr a Bakal
Beri Dukunga n kepada Prabowo Subianto di Pilpres 2024?
...” 0 1 0 1 is_ pel ssy
3.2. Pre-Processing Data
Pada  Gambar  7  menunjukkan  alur  kerja pre- processing yang  dibuat  berdasarkan widget di Orange .
Gambar 7. Widget Pre-Processing di Orange
Setelah mengumpulkan data, langkah selanjutnya  adalah  melakukan pre-processing untuk mengubah  format  data  agar  mudah  diklasifikasikan [33].  Ini  melibatkan  penghapusan URL,  quote, dan tanda baca dalam teks tweet . Pre-processing penting untuk  memastikan  kebersihan,  relevansi,  dan kesiapan  data  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Tabel  2 menunjukkan hasil pre-processing data.
Tabel 2. Hasil Data Setelah Pre-Processing
No. Date Teks Tweet Reply Re- tweet Like User- name
1 06/ 07/ 2023 “Dukung   ganjar jadi presiden 2024. #GanjarCapres” 0 0 0 indo_p ejuang 2
08/0 7/ 2023 “Saya juga maunya 2024 Pak @prabowo presiden ke-8 RI. ....” 1 5 17 Kenikir
27
3
09/0 7/ 2023 “Anies Baswedan in sya Allah RI1 2024” 0 0 0 Tauhid
_SHA
....
.... .... .... .... .... ....
51.190 7/07/ 2023 “Ganjar Pranowo dinilai memiliki daya tarik tersendiri bagi kalangan emak- emak...” 1 13 32 Marbot _Udien 51.191 11/0 7/ 2023
“yang kita punya HANYA NAMA BAIK, jadi jaga nama baik itu baik-baik"   ~ Anies Baswedan ~ ....”
0 0 0 bersam anies
51.192 12/
07/ 2023
“Yusril Ihza Mahendra Bakal Beri Dukungan kepada Prabowo Subianto di Pilpres 2024? ...”
1 0 1 is_pels sy

## 3.3. Ekstraksi Fitur
Pada  Gambar  8  menunjukkan  alur  kerja transformasi atau ekstrasi fitur dengan menggunakan widget “ Select Columns ” yang dibuat di Orange .
Gambar 8. Widget Select Columns K-NN di Orange
Peneliti  melakukan  ekstraksi  fitur  dari  data yang  telah  dipersiapkan.  Fitur-fitur  yang  diambil meliputi jumlah tweet , like , retweet , dan reply , untuk tiap calon presiden dan menjadi atribut dalam model K-NN untuk memprediksi pemenangan Capres 2024 berdasarkan  data Twitter .  Hasil  ekstraksi  fitur terhadap  data  calon  presiden  dapat  terlihat  pada Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Hasil Ekstraksi Fitur Data Calon Presiden 2024
Calon Presiden Tahun Jumlah Tweet Jumlah Like Jumlah Retweet Jumlah Reply Anies 2021 5.576 192.744 38.039 25.689 2022 5.782 456.430 106.688 50.073 2023 4.962 190.922 51.694 24.272 Ganjar 2021 7.504 156.571 31.142 18.227 2022 5.821 144.699 64.146 23.548 2023 4.360 85.859 20.532 12.217 Prabowo 2021 5.971 150.510 29.136 46.194 2022 6.303 172.197 38.076 50.171 2023 4.913 137.824 46.626 41.662 Jumlah 51.192 1.687.756 426.079 292.053
Peneliti  menggunakan  empat  fitur Twitter ( tweet, like, retweet, reply ) dari setiap calon presiden untuk  memprediksi  pemenang  Capres  2024  dengan
model  K-NN.  Anies  menonjol  dengan  jumlah retweet dan like yang  lebih  tinggi.  Evaluasi dilakukan  dengan  metode  K-NN  dan  pendekatan Both Metric ( Chebyshev dan Euclidean ) menggunakan Orange .
3.4. Perhitungan  K-NN  dan  Evaluasi  Kinerja Berdasarkan Both  Metric ( Euclidean dan Chebyshev )
Setelah  menghitung Euclidean dan Chebyshev , peneliti  memilih  5  data training terdekat  (K=5). Urutan pemilihan data dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Euclidean dan Chebyshev No. Hasil Perhitungan Euclidean Hasil Perhitungan Chebyshev 1. Anies 2021 yaitu 13.862,30 Anies 2021 yaitu 13.655 2. Prabowo 2021 yaitu 22.101,87 Prabowo 2021 yaitu 17.490 3. Prabowo 2022 yaitu 36.454,64 Prabowo 2022 yaitu 34.373 4. Ganjar 2021 yaitu 71.816,05 Ganjar 2022 yaitu 58.840 5. Ganjar 2022 yaitu 74.127,27 Ganjar 2021 yaitu 70.712 Selanjutnya, melakukan voting untuk menentukan  klasifikasi  calon  presiden  berdasarkan mayoritas dari K data training terdekat. Menggunakan  jarak Euclidean dan Chebyshev berdasarkan  hasil  perhitungan,  mayoritas  adalah "Prabowo"  karena  ada  2  hasil  yang  menjadi  jarak terdekat.  Jadi,  berdasarkan  K-NN  dengan  K=5  dan menggunakan  jarak Euclidean atau Chebyshev , klasifikasi  calon  presiden  untuk  tahun  2024  adalah "Prabowo" berdasarkan data testing (2023), dan data training (2021 dan 2022). Pada Gambar  9 menunjukkan  alur  kerja evaluasi kinerja model di Orange dengan menggunakan widget “ K-NN ”  dan  “ Test  and Score ”.
Gambar 9. Widget K-NN dan Test and Score untuk Evaluasi Kinerja Model di Orange
Widget " Test  and  Score "  adalah  alat  untuk mengevaluasi  kinerja  model  atau  algoritma  dalam analisis  data  [34].  Fungsinya  adalah  membagi dataset  menjadi  data training dan  data testing , kemudian  menguji  seberapa  baik  model  mampu memprediksi  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya. Prosesnya dimulai dengan memasukkan  data  ke  dalam widget ,  memilih  model yang  akan  dievaluasi,  dan  membagi  data  sesuai proporsi.  Model  K-NN  dilatih  dengan  data training dan  digunakan  untuk  memprediksi  data testing .
Hasil prediksi dibandingkan dengan nilai aktual dari data testing untuk  mengukur  AUC,  CA,  F1 Score , Precision , dan Recall . Output dari widget ini adalah nilai kinerja model K-NN pada data testing . Widget "K-NN"  adalah  bagian  dari  kategori Classification di Orange yang  membangun  model K-NN  untuk  klasifikasi  data.  Pengguna  dapat mengatur  parameter  K  yang  menentukan  jumlah tetangga terdekat yang digunakan. K-NN digunakan untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  baru berdasarkan tetangga terdekatnya. Kelas yang paling sering  muncul  dan  paling  dekat  di  antara  tetangga- tetangga tersebut akan menjadi hasil klasifikasi [35].
Dengan kombinasi kedua widget ini, pengguna dapat membangun dan menguji model K-NN secara sistematis.  Evaluasi  kinerja  membantu  memahami sejauh  mana  model  K-NN  dapat  berkinerja  dengan baik  dan  memilih  parameter  K  yang  optimal  untuk menghasilkan  model  yang  akurat  dan  dapat diandalkan.
Berdasarkan perhitungan
menggunakan
Orange ,  hasilnya  dibagi  menjadi  dua  dalam Both Metric ( Euclidean dan Chebyshev )  adalah  sebagai berikut.
a. Evaluasi Kinerja dari Hasil Euclidean Berdasarkan Perhitungan di Orange
Gambar 10. Widget Test and Score Hasil Evaluasi Euclidean di Orange
Data  dari  51.192 tweet diproses  dengan aplikasi Orange dan  5- fold  cross  validation .  Model K-NN  dengan  jarak Euclidean menunjukkan performa  yang  menjanjikan  untuk  memprediksi calon  presiden  2024,  dengan  AUC  sebesar  0.725. Tingkat  akurasi  keseluruhan  model  (CA)  adalah 0.556, F1 Score sebesar 0.510, Precision 0.482, dan Recall 0.556. Meskipun model memberikan kontribusi  penting,  terdapat  potensi  peningkatan kinerja  dengan  pertimbangan  metode  K-NN  lain atau  pengoptimalan  fitur-fitur  dan  algoritma  yang lebih kompleks.
b. Evaluasi Kinerja dari Hasil Chebyshev Bedasarkan Perhitungan di Orange
Gambar 11. Widget Test and Score Hasil Evaluasi Chebyshev di Orange
Selain Euclidean , peneliti menggunakan metrik jarak Chebyshev dalam  metode  K-NN  untuk
mengklasifikasikan  data tweet calon  presiden  2024 dari Twitter . Data dibagi menjadi 5 fold menggunakan cross  validation untuk  evaluasi  yang lebih  akurat.  Hasil  penelitian  pada Gambar  11 menunjukkan  AUC  sebesar  0.720,  CA  sebesar 0.554,  dan  F1 Score sebesar  0.503,  menandakan kemampuan model dalam membedakan kelas positif dan  negatif  serta  keseimbangan Precision dan Recall . Precision sebesar  0.474  menunjukkan kemampuan model mengklasifikasikan calon presiden yang sebenarnya, sedangkan Recall sebesar 0.554 menunjukkan kemampuan model mengidentifikasi  calon  presiden  yang  sebenarnya dari total calon presiden. Eksperimen dengan metrik Euclidean
menunjukkan  hasil  sedikit  lebih  baik,  tetapi  kedua metode  memberikan  hasil  yang  hampir  serupa  dan dapat diandalkan. Penggunaan metrik jarak Chebyshev memberikan keuntungan dalam
menangani  data  tidak  linier.  Secara  keseluruhan, metode  K-NN  dengan  metrik Chebyshev cukup menjadi  pilihan  yang  tepat  untuk  klasifikasi  data tweet calon  presiden  2024  dari Twitter dalam penelitian tersebut.

## 4. DISKUSI
Peneliti  menganalisis  data Twitter sebanyak 51.192  data  terkait  calon  presiden  2024  (Anies Baswedan,  Ganjar  Pranowo,  Prabowo  Subianto) menggunakan  metode  K-NN  dengan Euclidean dan
Chebyshev sebagai  metrik  jarak.  Empat  fitur  yang dievaluasi:  " Tweet ",  " Like ",  " Retweet ",  " Reply ". Kinerja  model  dievaluasi  dengan  metrik  AUC,  CA, F1 Score , Precision , dan Recall dihitung berdasarkan  hasil  5 fold  cross-validation ,  sehingga memberikan  pandangan  holistik  tentang  kinerja model  K-NN  dalam  berbagai  aspek.  Hasilnya  dapat terlihat dari Tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Perbandingan Hasil Kinerja Metrik Euclidean dan
Chebyshev Kinerja Metrik Jarak Metrik Euclidean Jarak Metrik Chebyshev AUC 0.725 0.720 CA 0.556 0.554 F1-Score 0.510 0.503 Precision 0.482 0.474 Recall 0.556 0.554
Model  K-NN  dengan  metrik Euclidean dan
Chebyshev memiliki  performa  hampir  mendekati dalam memprediksi calon presiden berdasarkan data Twitter , dengan nilai AUC, CA, F1 Score , Precision , dan Recall yang  sedikit  berbeda  tetapi  memberikan hasil  klasifikasi  yang  dapat  diandalkan.  Penelitian ini berkontribusi dalam analisis data Twitter tentang calon  presiden  2024,  memberikan  wawasan  bagi pemangku  kepentingan,  dan  menyarankan  potensi peningkatan  kinerja  melalui  eksplorasi  metode  K-
First Author, et al., Prediction Of 2024 Presidential Election … 483
NN  lainnya  atau  penggunaan  algoritma machine learning yang lebih kompleks di masa depan.
Hasil  penelitian  prediksi  pemenang  pilpres 2024  dapat  terlihat  dalam widget Topic  Modeling dan Word  Cloud ,  yang  tersedia  di Orange berikut ini.
Gambar 12. Widget Topic Modeling
Dalam  Gambar 12, dapat terlihat 15 topik kata yang  sering  muncul dalam data tweet yang diambil, di  topik  nomor  1  kata  yang  paling  banyak  muncul adalah  nama-nama  calon  kandidat  pilpres  2024, kemudian  pada  topik  nomor  2  didominasi  oleh Prabowo,  pada  topik  nomor  3  didominasi  oleh Ganjar,  dan  pada  topik  nomor  4  didominasi  oleh Anies.  Kata  yang  sering  muncul  juga  dapat divisualisasikan dalam Word Cloud pada Gambar 13 berikut ini.
Gambar 13. Widget Word Cloud
Dalam visualisasi Word Cloud , kata "Prabowo" merupakan kata  yang paling  banyak disebut dengan total sebanyak 14.886 kemunculan, diikuti oleh kata "Ganjar"  dengan  14.215  kemunculan,  dan  kata "Anies" dengan 14.163 kemunculan.
Perlu  ditekankan  bahwa  ketiga  nama  calon kandidat  presiden  muncul  secara  berurutan  dalam visualisasi Word Cloud . Hal ini menunjukkan bahwa Prabowo  merupakan  kandidat  calon  presiden  2024 yang  paling  populer  dan  sering  disebut  dalam percakapan  di Twitter berdasarkan  data  yang  telah dianalisis.
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  perhitungan menggunakan  metode  K-NN  dengan  metrik Both Metric ( Euclidean dan Chebyshev ),  prediksi  untuk pemenang  calon  presiden  2024  berdasarkan  data Twitter adalah  Prabowo  Subianto.  Model  K-NN
mengidentifikasi  Prabowo  Subianto  sebagai  calon yang  diprediksi  menjadi  pemenang  berdasarkan atribut dan data Twitter yang telah diberikan.
Penelitian  ini  dihubungkan  dengan  penelitian relevan  oleh  Saputra  dan  Primadasa  (2018)  tentang prediksi  kelulusan  mahasiswa  menggunakan  K-NN. Meskipun  berfokus  pada  konteks  pendidikan, penelitian  tersebut  memberikan  referensi  yang berguna terkait penerapan algoritma K-NN.
Penelitian  lain  oleh  Badrul  (2015)  dalam  konteks prediksi  hasil  pemilu  legislatif  menggunakan  K-NN dengan data KPUD juga menjadi relevan. Meskipun data yang digunakan berbeda, hasilnya menunjukkan akurasi  yang  baik,  sehingga  memberikan  wawasan dan  pemahaman  yang  dapat  diadaptasi  dalam penelitian Pilpres 2024 di Twitter. Perlu diperhatikan bahwa hasil prediksi tentang pemenang Pilpres 2024 berdasarkan Twitter sebaiknya diinterpretasikan  hati-hati  dan  diperkuat  dengan analisis  lebih  lanjut  serta  data  dari  berbagai  sumber untuk  keakuratan  dan  komprehensifitas  yang  lebih baik.
Namun,  perlu  diingat  bahwa  hasil  prediksi  ini hanya  didasarkan  pada  data Twitter yang  diolah dengan  metode  K-NN  dan  menggunakan  metrik evaluasi Both Metric ( Euclidean dan Chebyshev ). Hasil prediksi ini sebaiknya diinterpretasikan dengan hati-hati  dan  perlu  diperkuat  dengan  analisis  lebih lanjut serta data dari berbagai sumber lainnya  untuk menghasilkan  kesimpulan  yang  lebih  komprehensif dan akurat mengenai calon presiden 2024. Meskipun demikian,  hasil  ini  memberikan  wawasan  yang menarik  dalam  memahami  dinamika  percakapan tentang  calon  presiden  di platform media  sosial seperti Twitter .

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  penelitian  ini  bahwa  metode  K- NN dengan Both Metric ( Euclidean dan Chebyshev ) berhasil  digunakan  untuk  memprediksi  pemenang Pilpres  2024  berdasarkan  popularitas  di Twitter . Kedua  metode  menunjukkan  bahwa  Prabowo Subianto  adalah  calon  yang  paling  populer.  Metode K-NN  dengan Both  Metric ini  memberikan  tingkat keakuratan di atas 50%, dengan AUC 72,5% dan CA 55,6%  untuk Euclidean ,  serta  AUC  72%  dan  CA 55,4% untuk Chebyshev . Namun, secara keseluruhan hasil  metrik Euclidean lebih  baik  dibanding Chebyshev . Dengan hasil ini, maka perlu diinterpretasikan  dengan  hati-hati  dan  memerlukan analisis  lebih  lanjut  serta  penambahan  data  dari berbagai  sumber  untuk  kesimpulan  yang  lebih komprehensif  dan  akurat  mengenai  pemenang Pilpres 2024.
Dalam pengembangan penelitian ini, disarankan untuk menggabungkan data dari berbagai sumber  media  sosial  dan  platform  lainnya  guna mendapatkan  gambaran  yang  lebih  komprehensif tentang popularitas calon presiden secara keseluruhan.  Selain  itu,  perlu  dilakukan  studi  lebih
lanjut  dengan  mempertimbangkan  penggunaan metode  K-NN  yang  menggunakan  metrik  jarak lainnya,  serta  eksplorasi  penggunaan  algoritma machine  learning  yang  lebih  kompleks  agar  dapat meningkatkan performa prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pemerintah  Republik  Indonesia,  "Undang-
Undang Republik Indonesia Nomor 42 Tahun 2008  tentang  Pemilihan  Umum  Presiden  dan Wakil Presiden," Jakarta: Sekretariat Negara, 2008. Tersedia: https://www.dpr .go.id/dokjdih/document/uu/UU_2008_42.pdf . [Diakses pada 30 Juni 2023].
[2] Hartanto,  Anggit  Dwi,  et  al.  "Job  Seeker Profile  Classification  of  Twitter  Data  Using The Naïve Bayes Classifier Algorithm Based on The DISC Method," 2019 4th International  Conference  on  Information Technology, Information Systems and Electrical  Engineering  (ICITISEE).  IEEE, 2019. [3] E. Utami, "Comparison Naïve Bayes
Classifier,  K-Nearest  Neighbor  And  Support Vector  Machine  In  The  Classification  Of Individual  On  Twitter  Account," Jurnal Teknik  Informatika  (JUTIF) ,  vol. 3 ,  no.3, 673-680, 2022.
[4] H.  Hamiruddin,  "Survei  dan  Konsultan
Politik: Membangun Popularitas dan Elektabilitas Politik," Al-Din: Jurnal Dakwah dan Sosial Keagamaan , vol. 7, no. 1, 2021.
[5] N.  Faradis,  N.  A.  Al  Fauzah,  and  M.  I.  Al Anshori,  "Media  Sosial  dan  Persepsi  Publik: Analisis  Strategi  Kampanye  Digital  Calon Presiden  Indonesia  2024,"  In  Prosiding Seminar  Nasional  Ilmu  Ilmu  Sosial  (SNIIS), vol. 2, pp. 643-652, 2023.
[6] A.  D.  Akmal,  I.  Permana,  H.  Fajri,  and  Y. Yuliarti, "Opini Masyarakat Twitter terhadap
Kandidat  Bakal  Calon  Presiden  Republik Indonesia  Tahun  2024," Jurnal  Manajemen dan  Ilmu  Administrasi  Publik  (JMIAP) ,  vol.
4 , no. 4, 287-295, 2022.
[7] W.  Winarsih,  and  I.  Irwansyah,  "Proteksi Privasi  Big  Data  Dalam  Media  Sosial," Jurnal  Audience:  Jurnal  Ilmu  Komunikasi , vol. 3, no. 1, 1-33, 2020.
[8] D.  Faroek,  M.  Yusuf,  and  G.  Syatauw, "Sentiment  Analysis  of  the  Popularity  of Parties  Supporting  the  2024  Presidential Candidates on Twitter Using the Naive Bayes Classifier  Algorithm," Antivirus:  Jurnal Ilmiah  Teknik  Informatika ,  vol. 17 ,  no.  2, 216-227, 2023.
[9] M. Syamsurrijal, A. Nurmandi, H. Jubba, M. Hidayati,  T.  Baharuddin,  and  Z.  Qodir, "Prediction  Candidates  and  Political  Parties in the Presidential Election 2024 in Indonesia Based on Twitter," ResearchSquare , pp. 1-9,
2021.
[10] R.  D.  Liklikwatil,  E.  Noersasongko,  and  C. Supriyanto,  "Optimasi  K-Nearest  Neighbor
Dengan  Particle  Swarm  Optimization  Untuk Memprediksi  Harga  Komoditi  Karet," E- JURNAL  JUSITI:  Jurnal  Sistem  Informasi dan  Teknologi  Informasi ,  vol. 7 ,  no.  2,  172- 182, 2018.
[11] M. Yuliana, "Perbandingan Penskalaan Dimensi Ganda Non-Metrik dengan Menggunakan Tiga Jarak (Euclidean, Chebyshev, dan Minkowski)," Skripsi, Universitas Brawijaya, Malang, 2015.
(Kutipan pada Pendahuluan)
[12] A. Y. Saputra and Y. Primadasa, "Penerapan Teknik  Klasifikasi  Untuk  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest Neighbor," Techno. Com , vol. 17, no. 4, pp. 395-403, 2018.
[13] M.  Badrul,  "Prediksi  Hasil  Pemilu  Legislatif Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor," Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol. 11, no. 2, pp. 152-160, 2015.
[14] A. Putri, C. S. Hardiana, E. Novfuja,  F. T. P. Siregar,  R.  Rahmaddeni,  Y.  Fatma,  and  R.
Wahyuni,  "Komparasi  Algoritma  K-NN, Naive  Bayes  dan  SVM  untuk  Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tingkat Akhir," MALCOM:  Indonesian  Journal  of  Machine Learning  and  Computer  Science ,  vol. 3 ,  no. 1, 20-26, 2023.
[15] S.  Sudriyanto,  F.  Syahro,  and  N.  Fitriani, "Perbandingan  Performa  Model  Machine Learning  Support  Vector  Machine,  Neural Network,  dan  K-Nearest  Neighbors  dalam Prediksi  Harga  Saham," Jurnal  Advanced Research  Informatika ,  vol. 2,  no. 1,  13-21, 2023.
[16] Sugiyono, "Metodologi Penelitian Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D,"  Bandung: ALFABETA, 2019.
[17] D.  Yanosma,  A.  Johar,  and  K.  Anggriani, "Implementasi  Metode  K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan  Simple  Additive  Weighting
(SAW) dalam Pengambilan Keputusan Seleksi  Anggota  PASKIBRAKA," Rekursif: Jurnal Informatika , vol. 4, no. 2, 2016.
[18] M. Yuliana, "Perbandingan Penskalaan Dimensi Ganda Non-Metrik dengan Menggunakan Tiga Jarak (Euclidean, Chebyshev, dan Minkowski)," Skripsi, Universitas Brawijaya, Malang, 2015.
(Kutipan pada Metode/Perancangan)
[19] I.  M.  K.  Karo,  A.  Khosuri,  J.  S.  I.  Septory, and  D.  P.  Supandi,  "Pengaruh  Metode Pengukuran  Jarak  pada  Algoritma  k-NN untuk  Klasifikasi  Kebakaran  Hutan  dan
Lahan," Jurnal Media Informatika Budidarma ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  1174-1182, 2022.
[20] Wikipedia,  "Orange  (Software),"  Wikipedia, 2023. [ Online ]. Tersedia: Orange (software) - Wikipedia. [Diakses pada 8 Juli 2023].
[21] P.  Meilina,  "Penerapan  data  mining  dengan metode  kalsifikasi  menggunakan  decision tree  dan  regresi," Jurnal  Teknologi ,  vol.  7, no. 1, pp. 11-20, 2015.
[22] H.N. Rahmah and R. Sulistiyowati, "Penggunaan  Software  Orange  Data  Mining pada  Implementasi  Text  Mining  dalam Analisis  Sentimen  Netizen  di  Twitter Terhadap  Kelangkaan  Minyak  Goreng," Sigma-Mu , vol. 14, no. 2, pp. 1-11, 2022.
[23] M. D. F. Tino, H. Hasanah and T. D. Santosa, "Perbandingan  Algoritma  Support  Vector Machines  (SVM)  dan  Neural  Network  untuk Klasifikasi Penyakit Jantung." Infotech Journal , 9(1), 232-235, 2023.
[24] H. Azis, P. Purnawansyah, F. Fattah, and I. P. Putri, "Performa Klasifikasi K-NN dan Cross Validation  Pada  Data  Pasien  Pengidap Penyakit  Jantung," ILKOM  Jurnal  Ilmiah , vol. 12, no. 2, pp. 81-86, 2020.
[25] V.  R.  Sari,  F.  Firdausi,  and  Y.  Azhar,
"Perbandingan Prediksi Kualitas Kopi Arabika  dengan  Menggunakan  Algoritma SGD,  Random  Forest  dan  Naive  Bayes," Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika , vol. 4, no. 2, pp. 1-9, 2020.
[26] A.  W.  Hutomo,  “Perbandingan  Kinerja  AUC dan  G-Means  pada  Machine  Learning Berbasis  Seleksi  Fitur  Algoritma  Genetika untuk  Prediksi  Cacat  Perangkat  Lunak,” Bachelor's  Thesis,  Fakultas  Sains  dan
Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Syarif Hidayatullah, Jakarta, 2020.
[27] Y.  I.  Kurniawan,  A.  Fatikasari,  M.  L.
Hidayat,  &  M.  Waluyo,  “Prediction  For Cooperative  Credit  Eligibility  Using  Data Mining Classification With C4. 5 Algorithm,” Jurnal Teknik Informatika
(JUTIF) , vol. 2, no. 2, 67-74, 2021.
[28] W.  Yusuf,  R.  Witri,  &  C.  Juliane,  “Model
Prediksi  Penjualan  Jenis  Produk  Tekstil Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN),” IJCIT (Indonesian Journal  on  Computer  and  Information Technology) , vol. 7, no. 1, 2022.
[29] D. D. Putri, G. F. Nama, & W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen
Kinerja Dewan Perwakilan  Rakyat  (DPR)  Pada  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,”  Jurnal  Informatika  dan  Teknik
Elektro Terapan, vol. 10, no. 1, 2022.
[30] M. Maulidah,  W.  Gata,  R. Aulianita, &  C. I. Agustyaningrum,  “Algoritma  Klasifikasi Decision  Tree  Untuk  Rekomendasi  Buku Berdasarkan  Kategori  Buku.  E-Bisnis,”
Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  dan  Bisnis,  vol.  13, no. 2, 89-96, 2020.
[31] M.  Azhari,  Z.  Situmorang,  &  R.  Rosnelly, “Perbandingan  Akurasi,  Recall,  dan  Presisi Klasifikasi  pada  Algoritma  C4.  5,  Random Forest, SVM dan Naive Bayes,” Jurnal Media Informatika  Budidarma,  vol.  5,  no.  2,  640- 651, 2021.
[32] R. R. Waliansyah and C. Fitriyah, “Muttaqin, F. A., & Bachtiar, A. M. (2016).
Implementasi  Teks  Mining  Pada  Aplikasi Pengawasan  Penggunaan  Internet  Anak ‘Dodo  Kids  Browser,’” Jurnal  Edukasi  dan Penelitian  Informatika  (Jepin) ,vol.  5,  no.  2, 2019.
[33] F.  A.  Muttaqin  and  A.  M.  Bachtiar, “Implementasi  Teks  Mining  Pada  Aplikasi Pengawasan Penggunaan Internet Anak Dodo Kids  Browser” Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan Informatika (KOMPUTA) , pp. 1-8, 2016.
[34] A. Winantu and C. Khatimah, “Perbandingan Metode  Klasifikasi  Naive  Bayes  Dan  K- Nearest Neighbor Dalam Memprediksi Prestasi  Siswa,” INTEK:  Jurnal  Informatika dan  Teknologi  Informasi ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 58-64, 2023.
[35] I.  Yolanda  and  H.  Fahmi,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk Roti  Terlaris  Pada  PT.  Nippon  Indosari Corpindo  Tbk  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor,” Jurnal  Ilmu  Komputer dan  Sistem  Informasi  (JIKOMSI) ,  vol.  3,  no.
3, pp. 9-15, 2020.