## ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN PELAYANAN SUKU DINAS KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL KOTA ADMINISTRASI JAKARTA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITME K-NEAREST NEIGHBOR
Emil Salim 1* , Mohammad Syafrullah 2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur. Email: 1 kemsalim@outlook.com, 2 mohammad.syafrullah@budiluhur.ac.id
(Naskah masuk: 22 Maret 2023, diterima untuk diterbitkan: 30 Mei 2023)

## Abstrak
Administrasi kependudukan memiliki peranan yang penting di Indonesia karena terlibat dalam berbagai kegiatan. Di tingkat Pemerintah Daerah, Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil bertanggung jawab atas hal tersebut. Di Jakarta Barat, Suku Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil merupakan badan pemerintah yang bertugas secara teknis  dalam  administrasi  kependudukan.  Berdasarkan  data  tahun  2020,  jumlah  penduduk  di  Jakarta  Barat mencapai  2.434.511  orang.  Suku  Dinas  tersebut  bertanggung  jawab  dalam  memberikan  pelayanan  kepada masyarakat, yang melibatkan berbagai respon dan pendapat dari masyarakat. Beberapa pendapat bersifat positif dan  membangun,  sementara  ada  yang  merasa  tidak  puas  dengan  pelayanan  yang  diberikan  atau  tidak  sesuai harapan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pandangan masyarakat terhadap pelayanan administrasi Suku Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil di Kota Administrasi Jakarta Barat menggunakan pendekatan machine learning,  dengan  fitur  ekstraksi CountVectorizer dan  algoritma K-Nearest  Neighbor .  Dataset  yang  digunakan berasal  dari  formulir  daring  yang  dapat  diakses  oleh  masyarakat.  Hasil  analisis  dari  386  ulasan  menunjukkan bahwa terdapat 311 (80,57%) ulasan positif dan 75 (19,43%) ulasan negatif  dengan pengujian terbaik dilakukan dengan menggunakan nilai K=3, dengan tingkat akurasi sebesar 83%, presisi 82%, dan recall 100%.
Kata kunci : analisis sentimen, dukcapil, ktp, pelayanan, adminduk, administrasi kependudukan, countvectorizer, k-nearest neighbor.

## SENTIMENT ANALYSIS ON THE REVIEWS OF CIVIL REGISTRATION AND POPULATION SERVICE SUB-DISTRICT OF WEST JAKARTA USING K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM

## Abstract
Population  administration  plays  an  important  role  in  Indonesia  as  it  is  involved  in  various  activities.  At  the regional government level, the Population and Civil Registration Office is responsible for these matters. In West Jakarta, the Sub-district Population and Civil Registration Office is a government body that handles the technical aspects of population administration. Based on data from 2020, the population in West Jakarta reached 2,434,511 people. This office is responsible for providing services to the community, which involves various responses and opinions from the public. Some opinions are positive and constructive, while others may be dissatisfied with the services  provided  or  have  unmet  expectations.  This  research  aims  to  analyze  public  perspectives  on  the administration services of the Sub-district Population and Civil Registration Office in West Jakarta using machine learning  approach, specifically the CountVectorizer feature extraction and K-Nearest  Neighbor algorithm. The dataset used is sourced from an online form accessible by society. The analysis results from 386 reviews show that there are 311 (80.57%) positive reviews and 75 (19.43%) negative reviews, with the best testing performed using a K value of 3, achieving an accuracy rate of 83%, precision of 82%, and recall of 100%.
Keywords:  sentiment  analysis,  civil  registry  and  identification  agency  (dukcapil),  id  card  (ktp),  service,  civil registration administration, countvectorizer, k-nearest neighbor.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 1, April 2023, hlm. 58-65

## 1. PENDAHULUAN
Pengelolaan Administrasi Kependudukan penting dalam kehidupan di Indonesia karena terkait dengan banyak aktivitas seperti pemilihan umum, pengurusan  dokumen  kendaraan  dan  surat  tanah, perbankan,  dan  lain-lain.  Kependudukan  juga memerlukan  Kartu  Tanda  Penduduk  sebagai  tanda tempat tinggal bagi penduduk suatu wilayah.
Pemerintah  melalui  Undang-Undang  Republik Indonesia  Nomor  23  Tahun  2006  mengeluarkan kebijakan Administrasi Kependudukan yang merujuk pada  penataan  dan  penertiban  dokumen  dan  data kependudukan  melalui  Pendaftaran  Penduduk, Pencatatan Sipil, dan Pengelolaan informasi Administrasi  Kependudukan.  Hasil  administrasi kependudukan ini digunakan untuk pelayanan publik dan pembangunan sektor lainnya.
Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil bertanggung  jawab  untuk  memberikan  pelayanan kepada  masyarakat,  namun  mendapat  berbagai tanggapan  dari  masyarakat.  Ada  yang  positif  dan membangun, namun juga ada yang kurang puas. Suku Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Kota Jakarta Barat bertugas sesuai dengan peraturan yang berlaku  sebagai  penyelenggara  pemerintahan  di bidang administrasi kependudukan di Kota Administrasi  Jakarta  Barat,  yang  memiliki  jumlah penduduk sebesar 2.434.511 jiwa pada tahun 2020.
Dalam pelaksanaanya, proses administrasi kependudukan  di  Kota  Administrasi  Jakarta  Barat masih mengalami berbagai kendala dan permasalahan.  Berdasarkan  pengamatan  awal  yang telah  dilakukan  di  Suku  Dinas  Kependudukan  dan Pencatatan  Sipil  Kota  Jakarta  Barat,  masyarakat sering  mengeluhkan  pelayanan  dari  petugas  yang memberikan arahan tertentu sesuai standar pelayanan namun terkadang masih dianggap di persulit. Hal lain yang sering  terjadi dan juga sering  menjadi  keluhan masyarakat  yakni  adalah  sulit  nya  atau  terbatasnya blanko  KTP-el  sehingga  menjadi  kendala  dalam waktu  penerbitannya  sehingga  menjadi  anggapan bagi  masyarakat  bahwa  mengurus  urusan  dokumen kependudukan di Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil masih terus dipersulit.
Untuk meningkatkan pemahaman dan meningkatkan kualitas layanan di Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  di  Kota Administrasi Jakarta Barat, perlu melakukan analisis sentimen terhadap ulasan masyarakat terkait kualitas layanan  yang  diberikan.  Hal  ini  dilakukan  untuk membedakan ulasan positif dan negatif dalam rangka meningkatkan pelayanan. Masyarakat sering mengeluhkan  pelayanan  petugas,  sulitnya  blanko KTP-el,  dan  dianggap  dipersulit  dalam  mengurus dokumen kependudukan.
Analisis  sentimen,  atau  sering  disebut  juga sebagai opinion  mining ,  adalah  proses  yang digunakan  untuk  mendeteksi  polaritas  (positif, negatif, atau netral) dari teks dan mengekstraksi fitur- fitur  yang  terkait  dalam  bentuk  klasifikasi.  Tujuan
utama analisis sentimen adalah untuk memahami dan mengidentifikasi pendapat, opini, atau evaluasi yang terkandung dalam teks. Dalam analisis sentimen, teks umumnya  dikategorikan  sebagai  positif  atau  negatif berdasarkan  emosi,  sikap,  atau  sentimen  yang diekspresikan dalam teks tersebut. Hal ini memungkinkan kita untuk mengukur dan memahami pandangan  atau  respons  orang terhadap  suatu  topik, produk, layanan, atau peristiwa [1]. Analisis sentimen mahasiswa terhadap saran kuisioner tentang penilaian dosen juga pernah dilakukan [2] dengan menggunakan  algoritme K-Nearest  Neighbor dan diperoleh  hasil  klasifikasi  dengan  rata-rata  akurasi sebesar  81%.  Analisis  sentimen  terhadap  ulasan pengguna  MRT  Jakarta  juga  pernah  dilakukan, diperoleh akurasi sebesar 86% dengan parameter nilai K=3 [3]. Pada penelitian [4] dengan analisis sentimen terhadap review atau ulasan Fintech diperoleh akurasi terbaik  sebesar  84,71%.  Pernah  dilakukan  juga penelitian  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap pembelajaran di era pandemi Covid-19 oleh [5] yang memperoleh  kesimpulan  positif  dengan  akurasi sebesar 71%.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen masyarakat terhadap Suku Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Kota  Jakarta Barat.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode analisis  sentimen  dengan  pendekatan  machine learning  menggunakan  fitur  kamus  sentimen. Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan CountVectorizer,  sementara  algoritme  klasifikasi yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor . Dataset yang digunakan terdiri dari teks yang diperoleh dari hasil survei atau ulasan yang diberikan langsung oleh masyarakat. Dataset  ini dapat  diakses melalui URL: https://kemsalim.space/ulasan_dukcapil/. Penting untuk dicatat bahwa dataset ini telah dikumpulkan per tanggal 5 September 2022.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tinjauan Pustaka
2.1.1 Text Mining
Text  Mining adalah  proses  analisis  teks  yang dilakukan  secara  otomatis  oleh  komputer  untuk mengekstrak  informasi  yang  terkandung  dalam dokumen atau rangkaian teks [6]. Dalam pengertian lain, text mining merupakan teknik dalam penggalian data  yang  melibatkan  teks  sebagai  sumber  datanya, biasanya berupa dokumen, sehingga memungkinkan dilakukannya  analisis  terhadap  hubungan  antara dokumen-dokumen tersebut [7].

## 2.1.2 Ulasan
Ulasan, yang berasal dari kata "ulas" atau dapat disebut  juga  dengan  "kupas",  "tafsir",  atau "komentar" menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, merujuk  pada  reaksi  atau  tanggapan  terhadap  suatu kejadian.  Ulasan  yang  diberikan  pada  produk  atau aplikasi  dianggap  penting  karena  sebagian  besar pengguna  cenderung  melihat  ulasan  dari  pengguna
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 1, April 2023, hlm. 58-65
sebelumnya.  Ulasan  ini  memberikan  informasi  dan pandangan  dari  pengguna  yang  telah  menggunakan produk  atau  aplikasi  tersebut,  serta  memberikan gambaran tentang kualitas, kinerja, atau pengalaman pengguna lainnya. Ulasan ini dapat membantu calon pengguna  dalam  membuat  keputusan  atau  penilaian sebelum  memutuskan  untuk  menggunakan  suatu produk  atau  aplikasi.  Dalam  arti  lain,  ulasan  atau komentar  juga  merupakan  suatu  teks  atau  kalimat yang  berisi  penilaian  atau  komentar  yang  bisa dianggap  sebagai  evaluasi  terhadap  sebuah  ulasan yang  biasanya  berisi  berbagai  jenis  pengungkapan seperti  pujian,  pernyataan,  interpretasi,  maupun komentar lainnya [8].

## 2.1.3 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  studi  komputerisasi dari  opini,  perasaan  dan  emosi  yang  diungkapkan dalam  bentuk  teks. Opinion  mining memiliki  tujuan untuk  menentukan  apakah  komentar  yang  terdapat dalam sekumpulan atau set dokumen teks yang berisi opini tentang suatu objek bersifat positif atau negatif [9].  Dalam  pengertian  lain,  analisis  sentimen  atau penambangan  opini  adalah  bidang  studi  yang berkaitan  dengan  menganalisis  pendapat  orang tentang  berbagai  entitas  seperti  produk,  layanan, organisasi,  individu,  masalah,  peristiwa,  dan  topik. Fokus  utama  dari  analisis  sentimen  ini  adalah  pada pendapat  pribadi  yang  mengekspresikan  atau menyiratkan  sentimen  positif  atau  negatif.  Sebagian besar  analisis  sentimen  ini  terkait  dengan  pendapat yang  diungkapkan  oleh  orang-orang  melalui  media sosial [10].

## 2.1.4 Pelayanan Administrasi Kependudukan
Menurut  Undang-Undang  Nomor  24  Tahun 2013 tentang
Administrasi Kependudukan, Administrasi  Kependudukan  mencakup  serangkaian kegiatan untuk mengatur dan memperbarui dokumen dan  data  kependudukan  melalui  Pendaftaran Penduduk,  Pencatatan  Sipil,  Pengelolaan  Informasi Administrasi Kependudukan, dan penggunaan hasilnya untuk pelayanan publik. Dokumen kependudukan  merujuk  pada  dokumen  resmi  yang dikeluarkan  oleh  lembaga  pelaksana  yang  memiliki kekuatan hukum dan digunakan sebagai bukti otentik yang  dihasilkan  dari  layanan  Pendaftaran  Penduduk dan Pencatatan Sipil. Kegiatan Pelayanan Administrasi Kependudukan terdiri dari Pendaftaran Penduduk dan Pencatatan Sipil, yang masing-masing berfokus  pada  penerbitan  dokumen  kependudukan dan  pencatatan  peristiwa  penting  dalam  registri Pencatatan Sipil.

## 2.1.5 CountVectorizer
Mesin tidak dapat memahami karakter dan kata- kata.  Jadi  ketika  berhadapan  dengan  data  teks  kita perlu  merepresentasikannya  ke  dalam  bentuk  angka agar  dapat  dipahami  oleh  mesin. CountVectorizer merupakan  sebuah  metode  atau  proses  pengolahan
dokumen  atau  teks  yang  mengubah  teks  menjadi representasi  vektor. CountVectorizer digunakan untuk menghitung frekuensi kata yang muncul dalam dokumen atau kalimat, dan kemudian mengubahnya menjadi  vektor  berdasarkan  frekuensi  tersebut  [11]. Adapun  contoh  cara  kerja CountVectorizer pada Gambar 1
Gambar 1. Cara Kerja CountVectorizer

## 2.2 Data Penelitian
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  dari  formulir  ulasan  yang  diisi  oleh responden  atau  pengguna  yakni  masyarakat  sendiri yang  telah  menerima  layanan  di  kantor  Suku  Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipi Kota Administrasi Jakarta Barat. Data tersebut dikumpukulkan melalui url :
https://kemsalim.space/ulasan_dukcapil/.

## 2.3 Penerapan Metode
Dalam  membangun  aplikasi  analisis  sentimen yang  diimplementasikan  dalam  penelitian  ini, dilakukan  beberapa  langkah.  Langkah-langkah tersebut mewakili setiap proses dan desain penelitian ini dari awal hingga akhir aplikasi bekerja. Tahapan yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Metode

## 2.3.1 Pengumpulan Data
Pada  tahapan  pengumpulan  data  dilakukan dan dikumpulkan
melalui laman: https://kemsalim.space/ulasan_dukcapil/ yang disebar  melaui  barcode  url  yang  ditempel  dimeja
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 1, April 2023, hlm. 58-65
layanan,  ulasan  yang  diisi  pada  laman  tersebut  diisi langsung  oleh  masyarakat  yang  telah  menerima layanan  di  Kantor  Suku  Dinas  Kependudukan  dan Pencatatan  Sipil  Kota  Administrasi  Jakarta  Barat yang kemudian masuk ke dalam basis data (database) MySQL.  Pada  Gambar  3  Barcode  Formulir  Ulasan merupakan  media  utama  yang  digunakan  untuk membantu  mengumpulkan  data  atau  ulasan  dari masyarakat langsung. Barcode tersebut dicetak dalam bentuk  stiker  yang  dicetak  lalu  ditempel  di  meja pelayanan,  untuk  mempermudah  masyarakat  ketika berkenan untuk memberi ulasan terkait layanan yang diterima.
Gambar 3. Barcode Formulir Ulasan

## Gambar 4. Tahapan Pengumpulan Data
Pada  gambar  3,  merupakan  sebuah  gambar yang  digunakan  sebagai  sarana  untuk  memudahkan warga  atau  masyarakat  dalam  memberikan  ulasan terhadap  layanan.  Tahap  selanjutnya  digambarkan pada gambar 4, di  mana ulasan yang diberikan oleh masyarakat  melalui  tautan  langsung  yang  terdapat pada barcode, akan langsung disimpan ke dalam basis data yang telah disiapkan.

## 2.3.2 Preprocessing
Dalam  tahap preprocessing ,  dilakukan penyaringan, penghilangan, dan perbaikan kata pada data  ulasan  melalui  beberapa  proses  seperti case folding , cleansing , pengubahan slang word ,
penghapusan stop  word ,  dan stemming .  Hal  ini bertujuan untuk menghasilkan data ulasan yang lebih terstruktur dan jelas, yang biasa disebut sebagai clean text .  Ilustrasi  proses  tahap  preprocessing  data  dapat dilihat pada gambar 5 dan hasil preprocessing dengan salah satu ulasan yang diterima pada tabel 1 sebagai berikut :
Gambar 5. Tahapan Preprocessing
Tabel 1. Contoh Penerapan Proses Processing Data
Tahapan Ulasan Teks Awal Terima  kasih  untuk  bantuannya  Kantor Dukcapil Kelurahan Kalideres, telah membantu  perekaman  EKTP  Lansia  untuk Bapak  saya  yang  sudah  lansia  dan  kondisi sakit. Terima kasih banyak. Case Folding terima  kasih  untuk  bantuannya  kantor dukcapil kelurahan kalideres, telah membantu perekaman ektp lansia untuk bapak saya yang sudah  lansia  dan  kondisi  sakit.  terima  kasih banyak. Cleansing terima  kasih  untuk  bantuannya  kantor dukcapil kelurahan kalideres telah membantu perekaman ektp lansia untuk bapak saya yang sudah  lansia  dan  kondisi  sakit  terima  kasih banyak Slang Word terima  kasih  untuk  bantuannya  kantor dukcapil kelurahan kalideres telah membantu perekaman  ktp  lanjut  usia  untuk  bapak  saya yang sudah lanjut usia dan kondisi sakit terima kasih banyak
Stop Word terima  kasih  bantuannya  kantor  dukcapil kelurahan kalideres membantu perekaman ktp lanjut  usia  lanjut  usia  kondisi  sakit  terima kasih
Stemming terima  kasih  bantu  kantor  dukcapil  lurah kalideres  bantu  rekam  ktp  lanjut  usia  lanjut usia kondisi sakit terima kasih
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 1, April 2023, hlm. 58-65

## 2.3.3 Labeling
Pada tahapan labeling dilakukan penandaan label (kelas) berdasarkan fitur atau karakteristik yang terdapat pada sebuah dokumen atau kalimat [12] [13]. Pada fase ini teks ulasan yang sudah melalui tahapan proses  preprocessing  dan  menghasilkan  teks  bersih akan  diberikan  kategori  positif  atau  negatif.  Kelas positif dimaksudkan untuk ulasan yang mengandung pernyataan  yang  baik,  berisi  dukungan.  Sedangkan kelas  negatif  cenderung  untuk  ulasan  yang mengkoreksi,  memberi  komentar  atau  menunjukan rasa kecewa terhadap pelayanan yang diterima.

## 2.3.4 Pembagian Data
Pada  langkah  ini,  ulasan  yang  telah  diberi label  atau  klasifikasi  kemudian  dipisahkan  menjadi dua  kelompok,  yaitu  data  uji  dan  data  latih.  Proses pemisahan  data  dilakukan  dengan  membagi  dataset menjadi dua bagian, di mana sekitar 70% digunakan sebagai  data  latih  (training  data)  dan  sekitar  30% digunakan  sebagai  data  uji  (test  data).  Ilustrasi tahapan pembagian data dapat dilihat pada gambar 6 berikut :
Gambar 6. Tahapan Pembagian Data

## 2.3.5 Modeling

## Gambar 7. Tahapan Modeling
Pada  gambar  7  dapat  diketahui  bahwa tahapan pemodelan ini dilakukan untuk mengekstraksi  teks  ulasan  data  latih  yang  diubah menjadi  representasi  vektor  menggunakan  teknik
CountVectorizer . Dalam fase ini, terdapat lima proses utama yang dilakukan dalam pembuatan model latih, yaitu seleksi data latih, pembuatan list kata, pencarian fitur kata, pembuatan vektor kosong, dan pembuatan representasi vektor.

## 2.3.6 Klasifikasi K-Nearest Neghbor
Pada  tahapan  ini  dilakukan  klasifikasi menggunakan algoritme K-Nearest Neighbor (KNN) yaitu  langkah  yang  dapat  dilakukan  setelah  terdapat satu  atau  lebih  kumpulan  model  data  latih.  Model latih tersebut merupakan data latih yang telah melalui tahap modeling . Untuk menerapkan model klasifikasi menggunakan KNN, terdapat empat (4) buah proses utama  yang  dilakukan  yaitu  :  membuat  representasi vektor uji, menghitung jarak antar data, mencari dan menemukan terdekat berdasarkan nilai-K, dan hitung nilai  probabilitas  label  sentimen.  Ilustrasi  tahapan klasifikasi dapat dilihat pada gambar 8 dibawah dan dengan persamaan K-Nearest Neighbor berikut:
𝑑 (𝑥,𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
………….. (1)

## Gambar 8. Tahapan Klasifikasi

## 2.3.7 Rancangan Pengujian
Pada tahap pengujian ini, dilakukan evaluasi terhadap  model  latih  menggunakan  algoritme K- Nearest Neighbor (KNN) untuk menentukan tingkat akurasi,  presisi,  dan recall .  Evaluasi  dilakukan dengan  membandingkan  data  hasil  prediksi  dari model (hasil fase klasifikasi) dengan data aktual (data yang  telah  dilabeli).  Data  hasil  prediksi  merupakan sekumpulan  data  yang  diperoleh  dari  pemrosesan dataset menggunakan algoritme K-Nearest Neighbor (KNN)  dengan  beberapa  nilai  K,  yaitu:  K=3,  K=5, K=7, K=9, dan K=11.
a. Akurasi
Akurasi merupakan ukuran yang menggambarkan  tingkat  kesesuaian  atau  kedekatan antara  nilai  prediksi  yang  diberikan  oleh  model
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 1, April 2023, hlm. 58-65
dengan  nilai  sebenarnya  atau ground  truth .,  dengan persamaan sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2) b. Presisi Presisi
adalah ukuran yang menggambarkan  tingkat  ketepatan  atau  keakuratan sistem dalam memberikan jawaban yang sesuai atau relevan  dengan  data  yang  diminta  dalam  konteks persamaan  atau  perbandingan,  dengan  persamaan berikut :
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)
c. Recall
Recall adalah ukuran yang menggambarkan  tingkat  keberhasilan  suatu  sistem dalam menemukan kembali atau mengingat kembali sebuah  informasi  yang  relevan  atau  penting  dalam konteks  yang  diberikan,  dengan  persamaan  sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) (4)
Pengukuran tingkat akurasi, presisi, dan recall dapat diketahui melalui confusion matrix dengan persamaan sebagai berikut :
a. True Positive (TP)  adalah  data  yang  positif dan  berhasil  diprediksi  dengan  benar. Contohnya,  jika  terdapat  sebuah  teks  ulasan yang  memiliki  label  positif,  dan  model  latih yang dibuat berhasil memprediksi teks ulasan tersebut juga sebagai ulasan positif..
b. True Negative (TN)  adalah data yang negatif dan  berhasil  diprediksi  dengan  benar. Contohnya,  jika  terdapat  sebuah  teks  ulasan yang  memiliki  label  negatif,  dan  model  latih yang dibuat berhasil memprediksi teks ulasan tersebut juga sebagai ulasan negatif.
c. False  Positive (FP)  adalah  data  yang sebenarnya  negatif,  tetapi  diprediksi  sebagai positif.  Misalnya,  jika  terdapat  sebuah  teks ulasan  yang  memiliki  label  negatif,  tetapi model  latih  yang  dibuat  memprediksi  teks ulasan tersebut sebagai ulasan positif.
d. False  Negative (FN)  merupakan  adalah  data yang  sebenarnya  positif,  tetapi  diprediksi sebagai  negatif.  Misalnya,  jika  terdapat sebuah teks ulasan yang memiliki label positif, tetapi  model  latih  yang  dibuat  memprediksi teks ulasan tersebut sebagai ulasan negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Prototipe Sistem Analisis Sentimen
Dalam penelitian ini, dilakukan pengembangan prototipe  sistem  analisis  pendapat  masyarakat terhadap  layanan  Disdukcapil  dengan  menerapkan metode  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor.  Tujuan utama dari pengembangan prototipe ini adalah untuk mempermudah  analisis  pendapat  bagi  pengguna, sementara  juga  menguji  keefektifan  metode  dan algoritma yang diusulkan dalam melakukan klasifikasi  pendapat  dengan  baik.  Dalam  penelitian ini, prototipe dibuat menggunakan bahasa pemrograman  Python  dan  beberapa  perpustakaan pendukung yang relevan.
Gambar 9. Deployment Diagram Prototipe Sistem
Diagram deployment pada  Gambar  9 menunjukkan  rancangan  sistem  prototipe  analisis sentimen  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini. Sistem  analisis  sentimen  ini  menggunakan  layanan hosting untuk  menyimpan  basis  data  dan  formulir layanan online -nya,  serta  menggunakan framework Flask untuk menghosting aplikasinya secara lokal.
Gambar 10. Landing Page Sistem Aplikasi

## 3.2 Pengujian dan Evaluasi
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  pengujian  dari sisi  akurasi,  presisi  dan recall pada  implementasi algortime K-Nearest  Neighbor (KNN)  dalam memprediksi  label  untuk  data  uji.  Selain  pada  sisi akurasi, presisi, dan recall pengujian ini peneliti juga menguji nilai K yang variatif berdasarkan yang telah di tetapkan yaitu K=3, K=5, K=7, K=9, dan K=11.
Hasil  sampel  prediksi  oleh  algoritme  KNN dengan nilai K=3 dapat dilihat pada Tabel 2.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 1, April 2023, hlm. 58-65

## Tabel 2.  Sampel Data Hasil Prediksi
No Ulasan Label Aktual Label Prediksi
1 CEPAT PELAYANNNYA MUDAH PROSESNYA. Positif Positif
2 cukup mudah sih prosesnya,  tapi  sayangnya masih harus bulak balik ke kelurahan.
Positif Positif
3 Prosesnya cepat, tapi kenapa tidak bisa langsung jadi EKTP nya? Negatif Positif … …………… ……. …… 83 Kurang  diperhatikan  lagi kendala  yang  dialami,  jadi saya merasa kurang mengerti. Bertele-tele penjelasannya. Negatif Negatif
Pada  Tabel  3  disajikan  sampel  data  hasil prediksi,  kolom  label  aktual  merupakan  data  label yang  diperoleh  melalui  proses  labeling.  Sedangkan label prediksi merupakan hasil data label dari proses klasifikasi  menggunakan  KNN.  Keseluruhan  hasil prediksi  data  uji  sebanyak  83  data  kemudian  di representasikan  ke  dalam  bentuk confusion  matrix . Confusion matrix yang terbentuk dari nilai K=3 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 .  Confusion Matrix Pengujian K=3
Nilai Aktual Positif Negatif Nilai Prediksi Positif 92 20 Negatif 0 3
Berdasarkan  tabel  3,  maka  perolehan  nilai akurasi, presisi dan recall menggunakan rumus yang telah dijabarkan dalam persamaan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Pengujian K=3 Pengujian Akurasi (92 + 3) (92 + 3 + 20 +  0) 83% Presisi 92 (92 + 20) 82% Recall 92 (92 + 0) 100%
Pengujian di atas dilakukan secara bertahap dan  berulang  dengan  variasi  nilai  K  yang  berbeda- beda. Sehingga dapat diketahui hasil pengujian secara adalah seperti pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Pengujian
Akurasi Presisi Recall K=3 83% 82% 100%
K=5
82% 81% 100%
K=7
81% 81% 100% K=9 81% 81% 100% K=11 81% 81% 100%
Berdasarkan  Tabel  5,  hasil  pengujian  dapat diketahui  dan  disimpulkan  bahwa  hasil  pengujian menunjukan  algoritme  KNN  mampu  memperoleh nilai  pengujian  tertinggi  menggunakan  nilai  K=3 dengan akurasi 83%, presisi 82% dan recall 100%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  386  ulasan,  arah  pandang  atau sentimen  masyarakat  yang  menerima  layanan  di Kantor  Suku  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan Sipil  Kota  Administrasi  Jakarta  Barat  positif  311 ulasan  sebesar  (80,57%)  dan  75  ulasan  negatif (19,43%) sejak 5 September 2022 sampai dengan 15 Desember 2022.
Terdapat  beberapa tahap utama dalam penelitian ini, yaitu pengumpulan data, preprocessing , labeling , modeling , dan klasifikasi menggunakan algoritme K- Nearest Neighbor (KNN). Tahap preprocessing yang dilakukan dengan baik memiliki peran penting dalam menghasilkan  hasil  yang  optimal  pada  tahap selanjutnya.
Dalam  penelitian  ini,  teknik  ekstraksi  fitur CountVectorizer dan  algoritme K-Nearest  Neighbor (KNN)  telah  terbukti  efektif  dalam  melakukan analisis  sentimen,  dengan  hasil  pengujian  dan evaluasi yang sangat baik, yaitu akurasi sebesar 83%, presisi sebesar 82%, dan recall sebesar 100% dengan menggunakan nilai K=3.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Alsaeedi and M. Z. Khan, “A study on sentiment analysis  techniques  of  Twitter  data,” Int.  J.  Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 10, no. 2, pp. 361–374, 2019, doi: 10.14569/ijacsa.2019.0100248.
[2] N.  S.  N.  Salam,  A.  A.  Supianto,  and  A.  R. Perdanakusuma, “Analisis Sentimen Opini Mahasiswa  Terhadap  Saran  Kuesioner  Penilaian Kinerja Dosen dengan Menggunakan TF-IDF dan K- Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  6148–6156,  2019, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5649
[3] A. A. Paramitha, Indriati, and Y. A. Sari, “Analisis Sentimen  Terhadap  Ulasan  Pengguna  MRT  Jakarta Menggunakan  Information  Gain  dan  Modified  K- Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 1125–1132, 2020.
[4] S.  Surohman,  S.  Aji,  R.  Rousyati,  and  F.  F.  Wati, “Analisa Sentimen Terhadap Review Fintech Dengan Metode  Naive  Bayes  Classifier  Dan  K-  Nearest Neighbor,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 8, no. 1, pp. 93–105, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7535.
[5] M.  Priandi  and  Painem,  “Analisis  Sentimen Masyarakat  Terhadap  Pembelajaran  Daring  di  Era
Pandemi  Covid-19  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Countvectorizer  dan Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” Semin.  Nas.  Mhs.
Ilmu  Komput.  dan  Apl.  Jakarta-Indonesia ,  no. September, pp. 311–319, 2021.
[6] H.  Asril,  Mustakim,  and  I.  Kamila,  “Klasifikasi Dokumen  Tugas  Akhir  Berbasis  Text  Mining menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier dan K- Nearest Neighbor,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. dan Ind. , vol. 0, no. 0, pp. 2579–5406, 2019, [Online]. Available: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/7995
[7] P.  P.  A.  Indriya  Dewi  Onantya,  Indriati,  “Analisis Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi  BCA  Mobile Menggunakan  BM25  Dan  Improved  K-Nearest Neighbor,” J-Ptiik.Ub.Ac.Id , vol. 3, no. 3, pp. 2575– 2580, 2019, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4754
[8] Y.  M.  Febrianti,  I.  Indriati,  and  A.  W.  Widodo, “Analisis Sentimen Pada Ulasan ‘Lazada ’ Berbahasa Indonesia  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  (  K- NN  )  Dengan  Perbaikan  Kata  Menggunakan  Jaro Winkler Distance,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. ,  vol.  2,  no.  10,  pp.  3689–3698,  2018,
[Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9] R.  R.  A.  Siregar,  Z.  U.  Siregar,  and  R.  Arianto, “Klasifikasi  Sentiment  Analysis  Pada  Komentar Peserta  Diklat  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,” Kilat ,  vol.  8,  no.  1,  2019,  doi: 10.33322/kilat.v8i1.421.
[10]  J.  A.  Septian,  T.  M.  Fahrudin,  and  A.  Nugroho, “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap Polemik  Persepakbolaan  Indonesia  Menggunakan Pembobotan  TF-IDF  dan  K-Nearest  Neighbor,” J. Intell.  Syst.  Comput. ,  pp.  43–49,  2019,  [Online]. Available: https://t.co/9WloaWpfD5
[11]  S. and Munawar, “Sistem Pendeteksi Berita Hoax Di Media  Sosial  Dengan  Teknik  Data  Mining  Scikit Learn,” J.  Ilmu  Komput. Vol.  4  Nomor 2  Desember 2019 , vol. 4, pp. 173–179, 2019.
[12]  N.  Fitriyah,  B.  Warsito,  and  D.  A.  I.  Marudddani, “Analisis Sentimen Gojek Pada Media Sosial Twitter Dengan  Klasifikasi  Support  Vector  Machine (SVM),” vol. 9, pp. 376–390, 2020.
[13]  R. Mahendrajaya, G. A. Buntoro, M. B. Setyawan, F. Teknik,  and  U.  M.  Ponorogo,  “Analisis  Sentimen Pengguna  Gopay  Menggunakan  Metode  Lexicon Based Dan Support Vector Machine,” 2019