## Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer

## ANALISIS TENDENSI PORTAL BERITA ONLINE TERHADAP VAKSINASI COVID-19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
sentistrenth_id.  Hasil  Pengujian  pelabelan  manual  menunjukan tingkat accuracy tertinggi sebesar 78,50% pada k = 6. Untuk pelabelan otomatis diperoleh accuracy tertinggi sebesar 93% pada k = 6. Accuracy tertinggi diperoleh untuk penggunaan data training sebesar  80% dan  data testing 20%.  Tingkat accuracy yang  belum  optimal diakibatkan karena jumlah data pada setiap kelas tidak berimbang dan terdapat pelabelan pada data training maupun testing yang tidak akurat. Aplikasi dapat mengidentifikasi kata- kata  dominan,  baik  dalam  pemberitaan  positif,  negatif  maupun  netral  untuk  kelas  yang teridentifikasi.
Kata Kunci: klasifikasi, COVID-19, K-Nearest Neigbor, portal berita, vaksinasi

## Abstract
In Indonesia as of July 27, 2021 there were 4,170,155 confirmed cases of COVID-19. One way to suppress the increase and spread of COVID-19 cases is to vaccinate.Related to this, there is some news about the COVID-19 vaccine on the news portal.The news provided has a positive, negative and neutral tendency that can affect people's views on the COVID- 19  vaccine.In  this  study,  a  classification  of  news  portal  news  tendencies  against  the COVID-19
because the amount of data in each class is not balanced and there are labels on the training and testing data that are not accurate.The application can identify dominant words, both in positive, negative and neutral news for the identified class. Keywords: classification, COVID-19, K-Nearest Neigbor, news portal, vaccination
Di  Indonesia  per  27  Juli  2021  ada  4.170.155  kasus terkonfirmasi  COVID-19.  Salah
Yana Adharani 1* , Ambar Dwi Saputra 2 , Nurvelly Rosanti 3 , Retnani Latifah 4
Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Jakarta *yana.adharani@umj.ac.id
satu cara  untuk  menekan  peningkatan  dan  penyebaran  kasus  COVID-19  adalah  dengan melakukan  vaksinasi.  Terkait  dengan  hal  tersebut,  ada  beberapa  berita  tentang  vaksin COVID-19 di portal berita. Pemberitaan yang diberikan memiliki tendensi positif, negatif maupun netral yang dapat memengaruhi pandangan masyarakat terhadap pemberian vaksin COVID-19.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  klasifikasi  terhadap  tendensi  pemberitaan portal berita terhadap vaksin COVID-19 menggunakan metode K-Nearest Neigbor (KNN). Pengujian  dilakukan  terhadap  1000  data  dengan  5  kombinasi  data training dan testing sebanyak  50  kali  dengan  nilai k berbeda.  Pelabelan  data  dilakukan  secara  manual  dan otomatis  menggunakan
vaccine using the K-Nearest Neigbor (KNN) method.The test was conducted on 1000 data with 5 combinations of training data and testing as much as 50 times with different  k  values.Data  labeling  is  done  manually  and  automatically  using sentistrenth_id.Manual labeling test results showed the highest accuracy rate of 78.50% at k = 6. For automatic labeling obtained the highest accuracy of 93% at k = 6.The highest accuracy is obtained for the use of training data by 80% and data testing by 20%.The level of accuracy is not optimal
1. Pendahuluan
Pandemi  Coranavirus  atau  COVID-19  yang terjadi di Indonesia sejak ditemukannya kasus positif di masyarakat pertama kali pada Maret 2020  tahun  lalu  belum  ada  tanda  bahwa pandemi  ini  akan  segera  berakhir.  Menurut data pada website www.covid19.go.id sampai dengan  27  Juli  2021  tercatat  di  Indonesia kasus  yang  terkonfirmasi  positif  sebanyak 3.239.936  dengan  korban  meninggal  86.835 jiwa.  Virus  Corona  dapat  menular  melalui kontak  fisik  dengan  orang  yang  tertular COVID-19.  Namun,  penularan  juga  bisa terjadi  tanpa  kontak  fisik  seperti  dengan menularkan tetesan kecil air yang mengandung  virus  kepada  orang  lain  saat batuk, bersin atau bernafas.
Melihat pesatnya penyebaran COVID-19 dan bertambahnya kasus harian orang yang positif virus corona maka diperlukan suatu cara untuk mencegah  penyebaran  virus  ini  agar  tidak meluas, cara tersebut yaitu dengan melakukan vaksinasisai. Pemberian vaksin dapat mencegah  angka  penyebaran  virus  corona karena  vaksin  dapat  meningkatkan  sistem imunitas  tubuh  untuk  melawan  virus  corona, dengan demikian diharapkan angka kematian akibat COVID-19 juga akan menurun. Dalam pelaksanaan vaksinisasi untuk mencegah virus corona  Presiden  Joko  Widodo  meresmikan Peraturan  Presiden  (PP)  Nomor  99  Tahun 2020 tentang pengadaan vaksin dan pelaksanaan vaksinasi dalam rangka penanggulangan pandemi corona virus disease 2019 (COVID-19). Untuk tahap 1 pemerintah menggunakan  vaksin  yang  di  produksi  oleh perusahaan  biofarmasi  asal  China,  yaitu vaksin corona Sinovac, uji kinis dilakukan oleh tim  dari  Fakultas  Kedokteran  Universitas Padjajaran.  Dari  hasil  uji  klinis  tersebut menunjukan  efikasi  vaksin  Sinovac  sebesar 65,3  persen  ,  hasil  tersebut  sudah  sesuai dengan  persyaratan  WHO  di  mana  minimal efikasi vaksin adalah 50 persen (Farisa, 2021).
Masyarakat  yang  mendapatkan  informasi tentang  kegiatan  vaksinasi  tersebut  melalui portal  berita  memberikan  berbagai  macam tanggapannya  terhadap  rencana  pemerintah melakukan vaksinasi. Informasi yang diberikan  portal  berita  ke  masyarakat  dapat membuat  berbagai  macam  opini  dan  respon terhadap vaksin. Seperti yang ungkapkan oleh Dr  dr  Kohar  Hari  Santoso,  Direktur  RSSA Malang dan Ketua Tim Tracing Gugus Tugas COVID-19  Jawa  Timur,  Media  sangat membantu  program  imunisasi  MR  di  tahun 2017  dengan  menyebarkan  sosialisasi  dan edukasi  positif,  upaya  ini  sangat  efektif membuat masyarakat bersedia untuk diimunisasi (Suteja, 2021). Dengan banyaknya  pemberitaan  positif  dan  edukasi atau  kampanye  melalui  portal  berita  kepada masyarakat  tentang  vaksinasi  COVID-19 diharapkan  agar  target  pemberian  vaksin COVID-19 tercapai, sedangkan dengan banyaknya pemberitaan negatif dapat
menghambat  percepatan  dalam  pemberian vaksin  COVID-19.  Berdasarkan  hal  tersebut maka  perlu  dilakukan  analisis  terhadap tendensi  atau  kecenderungan  pemberitaan portal berita online mengenai vaksin COVID- 19,  karena  dapat  mempengaruhi  persepsi masyarakat dan tingkat keberhasilan program pemberian vaksin
K-Nearest  Neighbo r  (KNN)  adalah  metode klasifikasi terhadap sekumpulan data berdasarkan  pembelajaran  data  yang  sudah terklasifikasi sebelumnya, metode ini termasuk  dalam  supervised  learning,  dimana hasil dari sampel uji yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas
kedekatan jarak dari kategori yang ada dalam KNN  (Informatikalogi,  2017).  Berdasarkan latar belakang tersebut, maka dalam penelitian ini  diimplementasikan  metode  K-Nearest Neighbor  untuk  mengetahui  tendensi  atau
kecenderungan pemberitaan  portal  berita terhadap vaksinasi COVID-19 2. Landasan Teori A. Text Mining Text mining merupakan proses
menambang  data  yang  berupa  teks  dimana sumber  data  biasanya  didapatkan  dari dokumen dan tujuannya adalah mencari kata- kata  yang  dapat  mewakili  isi  dari  dokumen sehingga dapat dilakukan analisa keterhubungan  antar  dokumen  (Soepomo, 2014). Text  mining mencoba  memecahkan masalah  kelebihan  infomasi  ( information overload )  dengan  menggunakan  teknik  dari bidang  ilmu  terkait,  Text  mining  dapat dipandang sebagai perluasan dari data mining atau Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  yang  bertujuan  untuk  menemukan pola-  pola  menarik  dari  basis  data  berskala besar  (Yulian,  2018). Text  mining bertujuan menganalisa  pendapat,  sentimen,  evaluasi, sikap,  penilaian  dan  emosi  seseorang  apakah pembicara  atau  penulis  berkenaan  dengan suatu topik. seperti terlihat pada contoh di tabel 1.

## B. Text Preprocessing
Text  Preprocessing adalah  mengolah sumber  data  baik  yang  terstruktur,  terstuktur sebagian  dan  yang  tidak  terstruktur  dari beberapa sumber. Text Preprocessing bertujuan  untuk  mengolah  data  yang  masih bermacam  –  macam  untuk  dijadikan  sebuah data teratur yang dapat dikenai atau diterapkan beberapa  metode  text  mining  yang  ada  (H, 2015). Pada proses text preprocessing terdapat 4 tahap yaitu meliputi case folding, tokenizing, filtering, dan stemming (Nugroho, 2011).
C. Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) Pembobotan Term  Frequency-Inverse Document  Frequency (TF-IDF)  adalah  suatu proses  untuk  melakukan  transformasi  data dari bentuk teks ke dalam  data  numerik untuk dilakukan  pembobotan  pada  tiap  kata  atau fitur. TF-IDF ini adalah ukuran statistik yang digunakan untuk  menentukan kata-kata penting  dalam  dokumen. Term  Frequency (TF)  adalah  frekuensi  kemunculan  kata  atau term pada suatu dokumen. Inverse Document
Frequency (IDF) adalah inverse dari nilai DF. Hasil dari pembobotan kata menggunakan TF- IDF  menghasilkan  suatu  nilai  yang  apabila bobot  nilai  tersebut  besar  maka  semakin banyak  kata  yang  muncul  pada  suatu dokumen,  apabila  bobot  nilai  tersebut  kecil maka semakin kecil kata yang muncul di suatu dokumen (Septian et al., 2018).
D. Analisis Sentimen
Analisis  Sentimen  adalah  studi  yang menganalisis  suatu  pendapat  atau  opini-opini orang  untuk  memberikan  penilian  terhadapat suatu  entitas  produk,  layanan,  peristiwa  dan yang  lainnya  (Liu,  2012).  Analisis  sentimen telah berkembang menjadi salah satu pelelitian aktif  dalam natural  language  processing . Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  penggunaan analisis  sentimen  juga berkembang  dengan digunakannya  pada  kegiatan  industri  (Liu, 2012).  Analisis  sentimen  dapat  memberikan klasifikasi atas kalimat atau dokumen terhadap sesuatu,  nilai  yang  biasa  digunakan  pada analisis  sentimen  adalah  positif  dan  negatif, dimana  dengan  nilai tersebut  dapat  dijadikan parameter  dalam  pengambilan  keputusan (Haryanto et al., 2018)
E. K-Nearest Neighbo r (KNN) K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah metode  klasifikasi  terhadap  sekumpulan  data berdasarkan  pembelajaran  data  yang  sudah terklasifikasi sebelumnya, metode ini termasuk  dalam  supervised  learning,  dimana hasil dari sampel uji yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kedekatan jarak dari kategori yang ada dalam KNN (Informatikalogi, 2017).

## 3. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  adapun  tahapan yang  dibahas  pada  bab  ini  yaitu  tahap pengumpulan  data,  tahap text  preprocessing , tahap pembobotan kata dan tahap implementasi  metode  yang  digunakan  yaitu metode K-Nearest  Neigbor (KNN).  Untuk diagram  alir  proses  untuk  metode  penelitian seperti Gambar 1 sebagai berikut :
klasifikasi. Adapun tahap preprocessing yaitu meliputi case folding, tokenizing ,filtering dan stemming .
Case  folding adalah  tahap  pengubahan huruf  kapital  pada  suatu  dokumen  menjadi huruf kecil.  Tujuannya untuk  menghilangkan pengulangan data yang berbeda pada hurufnya saja. Tokenizing merupakan  pemisahan  kata berdasarkan  tiap  kata  yang  menyusunnya menjadi  potongan  tunggal.  Kata  dalam dokumen  yang  dimaksud  adalah  kata  yang dipisah oleh spasi. Filtering adalah  tahap  pengambilan kata-kata  yang  penting  setelah  hasil  dari tokenizing, atau biasa disebut pengeliminasian sebuah  kata-kata  sesuai  dengan  kaidahnya. Pada  proses  ini  terdapat  penghapusan stopword, yaitu kata yang tidak deskriptif.
Stemming merupakan pemecahan suatu varian-varian  kata  atau  kata  berimbuhan menjadi kata dasar sesuai dengan kata yang di proses. Gambar. 1. Metode Penelitian A. Pengumpulan Data atau Informasi Pengumpulan  data  yang  digunakan untuk menganilisis sentimen berupa informasi yang  terdapat  pada  portal  berita  tentang vaksinasi COVID-19 di indonesia. Data yang dikumpulkan dari berita vaksinasi COVID-19 di  indonesia  yaitu  dicari  dengan  berbagai keyword  yaitu  vaksin  covid-19,  vaksin corona,  vaksin  dan  vaksinasi.  Website  portal berita yang digunakan di antaranya detiknews.com, antranews.com, kompas.com, Liputan6.com  dan  cnbcindonesia.com.  Data didapatkan  dengan  pengambilan  judul  berita pada  web  yang  digunakan  untuk  analisis tendensi.  Hasil  data  yang  dikumpulkan  yaitu berjumlah  1000  data.  Dari  data  yang dikumpulkan akan diberi label secara manual yaitu label tendensi positif, negatif dan netral.

## B. Preprocessing
Tahap ini merupakan hal yang penting untuk tahap selanjutnya. Pada tahap ini adalah menghilangkan atau mengurangi atribut yang kurang berpengaruh terhadap proses
C. Pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF )
Pada  tahap  ini  diberikan  pembobotan tiap  kata  atau  term  sebelum  melakukan klasifikasi  dengan  dokumen  hasil stemming . pembobotan  TF-IDF  penelitian  kali  ini  akan digunakan library python sklearn TfidfVectorizer.  Langkah  pertama  yang dilakukan adalah menentukan Term Frequency (TF) yaitu menghitung kemunculan  term  pada  dokumen.  Setelah menghitung Term  Frequency (TF)  tahap selanjutnya yaitu menghitung Inverse
Document  Frequency (IDF).  Adapun  rumus dari pembobotan TF-IDF adalah:
𝑊 = 𝑇𝐹 × 𝐼𝐷𝐹 (1)
W =  Bobot term atau kata. TF  =  Banyaknya  kemunculan  suatu  kata dalam suatu dokumen.
IDF = inverse frekuensi dokumen, dimana
Menghitung  nilai  IDF  dengan  menggunakan library python sklearn TfidfVectorizer, yaitu
Yana Adharani, Ambar Dwi Saputra, Nurvelly Rosanti, Retnani Latifah
𝑛 𝑡

## D. Klasifikasi K-Nearest Neigbor (KNN)
Gambar. 2. Tahapan Implementasi metode KNN
Penjelasan secara proses secara mendetail  implementasi  klasifikasi  dengan menggunakan  metode  KNN  pada  Gambar  2 adalah sebagai berikut:
1. Input  atau  masukkan  data  berita  hasil preprocessing  dan  pembobotan Term
2. Menentukan  jumlah  tetangga  terdekat  (k) yang digunakan untuk membuat klasifikasi berita.
3. Menghitung kuadrat jarak euclidean objek dengan rumus:
D(a, b) = √∑ 𝑑 ( 𝑎 − 𝑏 ) 2 𝑖 =1 𝑖 𝑖 (3)
4. Mengurutkan  hasil  perhitungan  kuadrat
Euclidean  Distance dari  kecil  ke  besar (ascending).
5. Memilih  sebanyak 𝒌 objek  terdekat  dan melakukan pengklasifikasian berita berdasarkan jumlah tetangga terdekat. terdekat E. Pengujian Untuk  menghasilkan  performa  model yang  maksimal  pada  pengujian  penelitian  ini dilakukan  pengukuran  tingkat  ketepatan  atau accuracy  yang  dihasilkan  oleh metode  K-
Nearest  Neighbor (KNN).  Pengujian  akan dilakukan dengan 5 skenario pembagian data training dan data testing  yang  yaitu 60%:40% ,  65%:35%,  70%:30%,  75%:25% dan 80%:20%, setiap skenario pembagian data akan  dilakukan  percobaan  sebanyak  50  kali dengan nilai k yang berbeda yaitu 1 sampai 50, kemudian akan di uji menggunakan Confusion Matrix pada  setiap  percobaanya. Confusion matrix adalah  suatu  metode  yang  biasa digunakan  untuk  melakukan  perhitungan tingkat accuracy pada data mining (Edukasi et al., 2018). Setelah mendapatkan model pembagian data  yang  paling  baik  dengan  melihat  nilai accuracy tertinggi menggunakan hasil labeling secara manual, selanjutnya dilakukan pengujian  pelabelan  otomatis  menggunakan program pyhton sentistrengt_id yang berdasarkan list atau  daftar  kata  positif  dan negatif. Pengujian dilakukan untuk membandingkan  dan  melihat  hasil  labeling yang  digunakan  model  dalam  memberikan klasifikasi.
𝑁 ) + 1 𝑛 𝑡
Data yang telah melalui preprocessing dan  sudah  dilakukan  pembobotan  kata  atau term akan di klasifikasi sesuai kelasnya untuk menentukan polaritas dari text tersebut apakah text  tersebut  termasuk  dalam  berita  yang positif ,negatif maupun netral terhadap vaksin COVID-19. Adapun Proses klasifikasi menggunakan metode KNN dapat dilihat pada pada Gambar 2. IDF = ln ( (2) Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF). N  =  Jumlah semua dokumen. 6. Hasil  output  berupa  tampilan  klasifikasi berita berdasarkan jumlah tetangga =  Jumlah  dokumen  yang  mengandung term Yana Adharani, Ambar Dwi Saputra, Nurvelly Rosanti, Retnani Latifah
4. Hasil dan Pembahasan
A. Tampilan Hasil
Tampilan  hasil  merupakan  wujud  dari rancangan  web  aplikasi  yang  telah dibangun.  Pengkodean  dilakukan  untuk membuat tampilan yang bertujuan memberikan  visualisasi  atau  gambaran jelas  yang  mudah  dipahami  terhadap klasifikasi tendensi portal berita.
• Tampilan Dashboard Dashboard berfungsi  sebagai  halaman utama  dan  informasi  hasil  klasifikasi meliputi  jumlah  data,  jumlah  sentimen positif, jumlah sentimen netral, dan jumlah sentimen  negatif,  tampilan  hasil  dapat terlihat seperti pada Gambar 3.

## Gambar. 3. Tampilan Dashboard
• Tampilan Data Master Data  Master  yang  berfungsi  memberikan informasi  isi  semua  data  yang  digunakan, pada  tampilan  data  master  akan  dibagi menjad 2 menu, yaitu menu tampilan Hasil Crawling dan Hasil Labeling
Gambar. 4. Tampilan Hasil Crawling
Gambar. 5. Tampilan Hasil Labeling
• Tampilan Data Master Hasil aplikasi web menu Text
Preprocessing menampilkan 4 menu yang yang teridiri dari case folding, tokenizing, filterin, dan stemming. Berikut contoh hasil text processing pada tahap case folding .

## Gambar. 6. Tampilan Case Folding
• Tampilan Hasil Klasifikasi
Tampilan  web  menu  Hasil  Klasifikasi
Berita yang sudah melalui proses klasifikasi menggunakan metode K- Nearest Neigbor .
Gambar. 7. Tampilan Hasil Klasifikasi
Yana Adharani, Ambar Dwi Saputra, Nurvelly Rosanti, Retnani Latifah
TABEL 1 H ASIL S KENARIO P ERCOBAAN M ENGGUNAKAN P ELABELAN M ANUAL
• Tampilan Hasil Visualisasi Tampilan  menu  Visualisasi  pada  saat memberikan  informasi  gambaran  yang berbentuk  pie  chart  dan word  cloud dari hasil proses klasifikasi
berita
menggunakan metode K-Nearest Neigbor.
Gambar. 8. Tampilan Hasil Visualisasi B. Hasil Pengujian Untuk mengetahui model yang
dibangun  mempunyai  accuracy  dan  tingkat ketepatan  maka  dibutuhkan  suatu  pengujian dalam implementasi klasifikasi berita menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor . Pada  pengujian  penelitian  ini  adalah  jumlah data  yang  digunakan  sebesar  1000  data  yang didapatkan  dari  hasil scrapping web  pada portal  berita  online.  Data  yang  dikumpulkan kemudian  diberi  label  secara  manual  dan otomatis  untuk  melihat  perbandingan  hasil labeling serta klasifikasi berita.
• Pelabelan Manual Setelah melakukan percobaan nilai k sebanyak  50  kali  dengan  pembagian  data yang berbeda didapatkan hasil terbaik yaitu yang  mempunyai  nilai accuracy tertinggi pada  setiap  skenario  percobaan  seperti pada Tabel 1 sebagai berikut.
Berdasarkan skenario pembagian  data yang dilakukan didapatkan hasil untuk peforma  model  yang  paling  baik dengan melihat nilai accuracy tertinggi yaitu  pada  pembagian  jumlah  data training 80%  dan  data testing 20% dengan  nilai accuracy sebesar  78,50% pada k = 6. Berikut grafik plot data nilai accuracy pada tiap nilai k.
Gambar. 9. Grafik Nilai k Pelabelan Manual
• Pelabelan Otomatis sentistrength_id Pada percobaan sebelumnya pelabelan dataset dilakukan secara manual kemudian diujikan untuk melihat peforma model yang paling baik, selanjutnya model kembali  diujikan  dengan  pelabelan  secara otomatis  menggunakan  program  pyhton sentistrength_id,  sentistrength_id  adalah program deteksi untuk menghitung kekuatan  sentimen  pada  kalimat  atau  kata Bahasa Indonesia. Pengujian ini dilakukan sebagai  perbandingan  hasil  klasifikasi suatu  dataset  yang  diberi  label  manual dengan  hasil  klasifikasi  yang  diberi  label otomatis  berdasarkan  daftar  kata  positif dan negatif.
Setelah melakukan percobaan nilai k sebanyak  50  kali  dengan  pembagian  data yang  berbeda  hasil  terbaik  yaitu  yang mempunyai  nilai accuracy tertinggi  pada setiap  skenario  percobaan  seperti  pada Tabel 2 sebagai berikut.
Data Training Data Testing Nilai k terbaik Accuracy 60% 40% 12 74,00 65% 35% 6 8 76,00 76,00 70% 30% 6 76,33 75% 25% 14 78,00 80% 20% 6 78.50
Yana Adharani, Ambar Dwi Saputra, Nurvelly Rosanti, Retnani Latifah
p-ISSN 2089-0265 e-ISSN 2598-3016
TABEL 2 H ASIL S KENARIO P ERCOBAAN M ENGGUNAKAN P ELABELAN O TOMATIS
Data
Training Data Testing Nilai k terbaik Accuracy 60% 40% 3 4 89.25 89.25 65% 35% 4 5 90,57 90,57 70% 30% 5 91,00 75% 25% 5 92,00 80% 20% 6 8 9 93.00 93,00 93.00
Berdasarkan  skenario  pembagian  data  yang dilakukan  didapatkan  hasil  untuk  peforma model  yang  paling  baik  dengan  melihat  nilai accuracy tertinggi  yaitu  pada  pembagian jumlah data training 80% dan data testing 20% dengan nilai accuracy sebesar 93,00% pada k =  6, k =  8  dan k =  9,  karena  memiliki  nilai accuracy tertinggi yang sama pada k berbeda maka dipilih salah satu nilai k untuk dijadikan pembahasan  yaitu  pada  nilai  k  =  6.  Berikut grafik plot data nilai accuracy pada tiap nilai k .
Gambar. 10. Grafik Nilai k Pelabelan Otomatis

## C. Word Cloud
Word  Cloud berguna  untuk  melihat frekuensi  dari  sebuah  kata  yang  sering muncul. Word  Cloud memberikan  hasil gambaran yang jelas dan informatif sehingga mudah dipahami. Pada pengujian kali ini akan ditampilkan hasil dari word cloud berdasarkan klasifikasi tendensi portal berita dengan model pembagian  80%  data training dan  20%  data testing yang memiliki accuracy tertinggi yaitu k = 6.
• Word Cloud Pelabelan Manual Kata-kata yang muncul pada tendensi  berita  positif  menggunakan pelabelan  manual  adalah  “astrazeneca”, “sinovac”,  “pfizer”,  “persen”,  “antibodi”, “efektif”, ”halal” dan lainnya, untuk detail hasil word cloud tendensi kata positif dapat dilihat pada Gambar 11.

## Gambar. 11. Word Cloud Tendensi Positif Pelabelan Manual
Kata-kata  yang  sering  muncul  pada tendensi  berita  negatif  menggunakan pelabelan manual adalah “kanker”, “positif”, “beku”, “darah”, “efek”, “samping”,  “astrazeneca”,  “suntik”  dan lainnya.  untuk  detail  hasil word  cloud tendensi  kata  positif  dapat  dilihat  pada Gambar 12.

## Gambar. 12. Word Cloud Tendensi Negatif Pelabelan Manual
Kata-kata  yang  sering  muncul  pada tendensi berita netral menggunakan pelabelan  manual  adalah  “astrazeneca”, “sinovac”,  “suntik”,  “lasnia”,  “mulai”, “indonesia”,  “terima”,  “kemenkes”dan lainnya,  untuk  detail  hasil word  cloud tendensi  kata  netral  dapat  dilihat  pada Gambar 13.
Yana Adharani, Ambar Dwi Saputra, Nurvelly Rosanti, Retnani Latifah
Gambar. 13. Word Cloud Tendensi Netral Pelabelan
Manual
• Word Cloud Pelabelan Otomatis Kata-kata yang muncul pada tendensi berita  positif  menggunakan  pelabelan otomatis adalah “kriteria”,  “pfizer”, “populer”,
“kuat”,
“kriteria”,  ”lawan”  dan  lainnya,  untuk detail hasil word cloud tendensi kata positif dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar. 14. Word Cloud Tendensi Positif Pelabelan Otomatis
Word  cloud untuk  tendensi  negatif pada  pelabelan  otomatis  tidak  ada dikarenakan  pada  hasil  klasifikasi  tidak terdapat berita yang masuk kedalam kelas negatif.
Kata-kata  yang  sering  muncul menggunakan  pelabelan  otomatis  pada tendensi berita netral “astrazeneca”, “sinovac”,  “menkes”,  “lansia”,  “mulai”, “indonesia”,“terima”,“kemenkes” ,”aman” ,”halal” ,”beku darah”,”efek samping” dan lainnya,  untuk  detail  hasil word  cloud tendensi  kata  netral  dapat  dilihat  pada Gambar 15.

## Gambar. 15. Word Cloud Tendensi Netral Pelabelan Otomatis
D. Pembahasan Hasil
Uji  coba  dilakukan  menggunakan  5 skenario  pembagian  data  testing  dan  data training  yang  diberikan  label  secara  manual, kemudian setiap skenario dilakukan percobaan  sebanyak  50  kali  dengan  nilai  k yang berbeda yaitu 1 sampai 50. Berdasarkan hasil  uji  coba  seperti  Tabel  1  nilai accuracy tertinggi  yaitu  pada  pembagian  data  training 80% data dan data testing 20%. Dengan tingkat accuracy sebesar 78,50%  hasil  klasifikasi  yang  berhasil diprediksi  dengan  benar  adalah  157  dari  200 data,  sementara  itu terjadi kesalahan  prediksi sebesar 43 data. Jika dilihat kurangnya tingkat accuracy pada data dengan pelabelan manual diakibatkan  karena  ketidakmampuan  model dalam  melakukan  prediksi  terhadap  kelas positif dan negatif. Hal ini terlihat saat terdapat judul  berita  yang  bertendensi  positif  atau negatif  rata-rata  model  memprediksi  netral. Penjelasan lebih detail dapat dilihat berdasarkan  evaluasi  model  menggunakan confusion  matrix  pada  k  =  6  seperti  pada Gambar 16 berikut.
Gambar. 16. Confusion Matrix k = 6 Pelabelan Manual
Terlihat  pada  Gambar  8  nilai  positif maupun  negatif  untuk precision dan recall
mempunya nilai yang cukup kecil, berbanding
Yana Adharani, Ambar Dwi Saputra, Nurvelly Rosanti, Retnani Latifah p-ISSN 2089-0265
e-ISSN 2598-3016
terbalik  dengan  netral  yang  mempunyai  nilai precision dan recall yang  cukup  tinggi.  Hal tersebut  mengindikasikan  tingkat accuracy untuk prediksi kelas positif dan negatif masih kurang.  Kurangnya  tingkat  accuracy  dapat diakibatkan  karena  tidak  imbangnya  kelas atau  imbalanced  data,  dari  total  data  yang dikumpulkan dan diberi label manual, dimana jumlah  kelas  positif  222  data,  kelas  negatif 150 data sedangkan netral 628 data. Perbedaan jumlah  label  antar  kelas  yang  signifikan membuat model sulit untuk memprediksi hasil yang  diujikan.  Disamping  itu  kurangnya tingkat accuracy dapat disebabkan karena data yang  di  klasifikasikan  hanya  berdasarkan judul tanpa mengikutsertakan isi berita.
Berbeda  dari  hasil  pelabelan  manual, untuk dataset yang diberi label secara otomatis menggunakan program sentistrength_id berdasarkan list atau  daftar  kata  yang mengandung positif dan negatif menghasilkan nilai accuracy yang lebih tinggi yaitu sebesar 93% pada k = 6 dengan pembagian data 80% training dan 20% testing, walaupun memiliki nilai accuracy yang cukup tinggi namun hasil labeling  otomatis  dengan  menggunakan sentistrength_id masih kurang akurat. Labeling otomatis menggunakan
sentistrength_id  menghasilkan  label  dominan netral.  Dari  Hasil  labeling  yang  dominan netral  tersebut  apabila  model  melakukan training dan testing akan  didapatkan  hasil klasifikasi  yang  dominan  netral.  Penjelesan lebih  detail  untuk  evaluasi  confusion  matrix hasil  klasifikasi  menggunakan  pelabelan otomatis  dapat  dilihat  pada  Gambar  17 berikut.
Gambar. 17. Confusion Matrix k = 6 Pelabelan Otomatis
Terlihat  pada  Gambar  9  nilai  positif maupun  negatif  untuk precision dan recall rata-rata  sangat  kecil,  bahkan  untuk  nilai
precision dan recall untuk kelas negatif hanya 0 karena tidak ada hasil prediksi yang masuk kedalam  kelas  negatif.  Dari  hasil  pelabelan otomatis  yang  dominan  netral  terlihat  jelas bahwa  nilai precision dan recall untuk  kelas netral sangat tinggi. Hal tersebut mengindikasikan  prediksi  yang  diberikan model  cenderung  dominan  netral.  Hal  ini dapat  diakibatkan  karena  tidak  imbangnya kelas atau imbalanced data, dimana dari total data  yang  dikumpulkan  dan  diberi  label otomatis  jumlah  kelas  positif  90  data,  kelas negatif 20 data sedangkan netral 890 data. Dari hasil  analisis  secara  manual  masih banyak pelabelan  sentistrength_id  yang  tidak  akurat sehingga dapat mengakibatkan ketidakakuratan  dalam  memprediksi  data.
Dengan demikian tingkat accuracy tinggi pada hasil  klasifakasi  data  dengan  pelabelan otomatis  tidak  merepresentasikan  hasil  yang sebenarnya dikarenakan tidak akuratnya hasil labeling  secara  otomatis  pada  data training maupun testing .
Hasil visualisasi text dalam bentuk word cloud memberikan  sebuah  gambaran  kata yang sering atau paling banyak muncul dalam pemberitaan di portal berita online tentang vaksinasi  COVID-19.  Dari  hasil  word  cloud kata tendensi berita positif pada Gambar 3 kata yang  sering muncul  di judul  portal berita online  ditandai  dengan  kata  yang  ukurannya lebih  besar  diantaranya  yaitu  “astrazeneca sinovac”,”pfizer”,”efektif”,”lawan”,”antibodi ”,”persen”,”halal”,“kebal”,”varian“,“sembuh ” dan “baru”. Hal ini menunjukan portal berita telah memberikan informasi tentang vaksin COVID-19  mulai  dari  nama  vaksin  yang beredar di masyarakat hingga efektifitas penggunaan vaksin terhadap kekebalan tubuh. Disamping  itu  informasi  kehalalan  vaksin COVID-19  juga  menjadi  salah  satu  isu  yang merupakan tendensi positif dalam pemberitaan. Word cloud juga menampilkan
visualisasi  kata  yang  sering  muncul  pada tendensi  berita  negatif  tentang  vaksinasi COVID-19.  Dari  hasil word  cloud kata tendensi  berita  negatif  pada  Gambar  4  kata yang  sering  muncul  di  title  atau  judul  portal berita online meliputi “beku”, “darah”, “efek”,
Yana Adharani, Ambar Dwi Saputra, Nurvelly Rosanti, Retnani Latifah
“samping”,  “kanker”,  “usai”,  “positif”, “suntik”,  “astrazeneca”.  Hal  ini  menunjukan bahwa vaksin yang beredar dan digunkan saat ini  belum  sepenuhnya  berkerja  dengan  baik, munculnya  kata  “efek”,  “samping”  ,  “beku”, “darah” juga menjelaskan bahwa vaksin dapat menimbulkan  efek  negatif  yang  akan membuat  masyarakat  mengalami  kejadian ikutan  pasca  imunisasi  (KIPI)  setelah melakukan vaksinasi COVID-19.
Hasil word cloud untuk tendensi berita netral  menunjukan  bahwa  kata  yang  sering muncul“indonesia”,”menkes”,”distribusi”,”ju ta”,”mulai”,”terima”.  Jika  dilihat  dari  kata yang  muncul  pada  tendensi  berita  netral terlihat  kata-kata  tersebut  tidak  terindikasi sebagai berita yang bertendensi positif maupun negatif.
Berdasarkan hasil word cloud
menggunakan pelabelan manual kata
“astrazaneca” selalu muncul di setiap tendensi berita  positif,  negatif  maupun  netral.  Hal tersebut mengindikasikan bahwa pemberitaan mengenai vaksin astrazeneca memiliki pemberitaan yang berimbang.
Word  cloud pada  pelabelan  otomatis untuk  tendensi  kelas  positif  didapatkan  hasil kata  yang  sering  muncul  yaitu  “kriteria”, “pfizer”, “populer”, “kuat”, ”lawan”. Adanya kata  “kuat”  dan  “lawan”  mengindikasikan bahwa  salah  satu  isu  berita  yaitu  tentang efektifitas  vaksin  yang  kuat  dan  dapat melawan COVID-19. Berbeda dari hasil word cloud untuk  tendensi  negatif,  pada  pelabelan otomatis tidak ada word cloud yang dihasilkan karena  tidak  adanya  hasil  klasifikasi  yang masuk  kedalam  kelas  negatif.  Sementara  itu word cloud untuk tendensi netral menghasilkan  kata  yang  sering  muncul  yaitu “astrazeneca”,“sinovac”, “menkes” , “lansia” , “mulai”,“indonesia”,“terima”,  “kemenkes”  , “aman”,  ”halal”  ,”beku  darah”,  ”efek samping”,”resiko”  dan  lainnya.  Jika  dilihat dari  kata  yang  muncul  pada  tendensi  berita netral  terlihat  kata-kata  tersebut  ada  yang sebenarnya lebih cocok untuk masuk kedalam kata  pada  kelas  positif,  seperti  “aman”  dan “halal”,  serta  ada  yang  lebih  cocok  untuk masuk  kedalam kata  pada kelas negatif,
seperti ”beku darah”,”efek samping”,”resiko”.
Berdasarkan hasil ujicoba dapat disimpulkan bahwa metode K-Nearest Neigbor dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan tendensi  berita  tentang  vaksinasi  COVID-19, dengan tingkat accuracy yang berbeda antara pelabelan  manual  dan  pelabelan  otomatis menggunakan sentistrength_id.  Disamping  itu aplikasi juga  dapat menampilkan word  cloud dari setiap kelas yang terindentifikasi.

## 5. Kesimpulan dan Saran
A. Kesimpulan Berdasarkan  hasil  penelitian  analisis tendensi portal berita menggunakan
metode K-Nearest  Neigbor,  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Metode K-Nearest  Neigbor dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan tendensi  pada  portal  berita  tentang vaksinasi  COVID-19  dengan  tingkat accuracy tertinggi sebesar 78,50% pada k = 6 menggunakan pelabelan manual.
Sementara  itu  pada  data  dengan pelabelan otomatis dengan sentistrength_id  diperoleh accuracy sebesar  93%  pada  k  =  6.  Adapun  data ujicoba yang digunakan sebanyak 1000 data dengan 80% data training dan 20% data testing . 2. Tingkat accuracy berada  di  kisaran 78,50%  pada  pelabelan  manual  dapat diakibatkan  karena  adanya imbalanced data yang digunakan serta berita yang di klasifikasikan  hanya  berdasarkan  judul tanpa mengikutsertakan isi berita.
3. Walaupun  tingkat accuracy pada pelabelan  otomatis  mencapai  93% tetapi  tidak  merepresentasikan  hasil yang  sebenarnya  dikarenakan  tidak akuratnya hasil labeling secara otomatis pada data training maupun testing . Kata yang muncul pada tendensi berita netral ada  yang  lebih  cocok  untuk  masuk kedalam kata pada kelas positif, seperti “aman”  dan  “halal”,  serta  ada  yang lebih cocok untuk masuk kedalam kata pada  kelas  negatif,  seperti  ”beku darah”,”efek samping”,”resiko”.
Yana Adharani, Ambar Dwi Saputra, Nurvelly Rosanti, Retnani Latifah
p-ISSN 2089-0265 e-ISSN 2598-3016
4. Pada  pelabelan  otomatis  model  tidak dapat  mengidentifikasi  kelas  negatif dikarenakan jumlah data yang
imbalanced untuk setiap kelas.
5. Dari  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  tentang  tendensi portal  berita  terhadap  pemberitaan vaksinasi COVID-19, metode ini dapat mengidentifikasi kata-kata yang dominan,  baik  dalam  pemberitaan positif,  negatif  maupun  netral  untuk kelas yang teridentifikasi.
6. Berdasarkan  hasil word  cloud pada pelabelan  manual  terdapat  kata  yang muncul,  baik  di  pemberitaan  positif, negatif  maupun  netral  yaitu  kata “astrazeneca”. Hal tersebut mengindikasikan  bahwa  pemberitaan mengenai  vaksin  astrazeneca  adalah berimbang
B. Saran Pada  penelitian  ini  masih  memiliki beberapa  kekurangan  dan  keterbatasan. Oleh  karena  itu,  ada  beberapa  hal  yang perlu  diperhatikan  untuk  pengembangan selanjutnya agar bisa memberikan informasi lebih baik :
1. Pelabelan manual dilakukan oleh pakar atau ahli bahasa agar dapat memberikan labeling lebih baik.
2. Untuk  meningkatkan  nilai accuracy dari hasil klasifikasi sebaiknya menggunakan data dengan jumlah yang berimbang untuk setiap kelas. 3. Klasifikasi  dilakukan  tidak  hanya berdasarkan judul akan tetapi memperhitungkan isi berita.
4. Adanya  penelitian  terkait  dengan menggunakan  metode  yang  berbeda atau  dibandingkan  dengan  metode klasifikasi  lainnya.  ntuk  mengetahui model  yang  dibangun  mempunyai accuracy  dan  tingkat  ketepatan  maka dibutuhkan

## Daftar Pustaka
Edukasi,  J.,  Gunawan,  B.,  Pratiwi,  H.  S.,  &
Pratama,  E.  E.  (2018). Sistem  Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan  Metode  Naive  Bayes .
4 (2), 113–118.
Farisa, F. C. (2021). Jalan Panjang Vaksin Covid-19 Sinovac di RI: Dari Uji Klinis hingga Dapat Izin Penggunaan . Www.Kompas.Com. https://nasional.kompas.com/read/2021/
01/12/08364271/jalan-panjang-vaksin- covid-19-sinovac-di-ri-dari-uji-klinis- hingga-dapat?page=all
Haryanto, D. J., Muflikhah, L., & Fauzi, M. A.
(2018).  Analisis  Sentimen  Review Barang  Berbahasa  Indonesia  Dengan Metode  Support  Vector  Machine  Dan Query Expansion. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu  Komputer  (J-PTIIK)  Universitas Brawijaya , 2 (9),  2909– 2916.
Informatikalogi. (2017). Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) . Www.Informatikalogi.Com. https://informatikalogi.com/algoritma-
k-nn-k-nearest-neighbor/
Liu,  B.  (2012). Sentiment  Analysis  and Opinion  Mining .  Morgan  &  Claypool Publishers.
Nugroho,  E.  (2011). Perancangan  Sistem Deteksi  Plagiarisme  Dokumen  Teks Dengan Menggunakan Algoritma Rabin- Karp . Universitas Brawijaya Malang.
Septian, J. A., Fahrudin, T. M., & Nugroho, A. (2018).  Analisis  Sentimen  Pengguna Twitter Terhadap Polemik Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF - IDF dan K  -  Nearest  Neighbor. Journal  Of
Intelligent  Systems  And  Computaion ,
43–49.
Soepomo,  P.  (2014).  Penerapan  Text  Mining Pada  Sistem  Klasifikasi  Email  Spam Menggunakan  Naive  Bayes. Penerapan Text  Mining  Pada  Sistem  Klasifikasi
Email Spam Menggunakan Naive Bayes , 2 (3), 73–83. https://doi.org/10.12928/jstie.v2i3.2877 Suteja, J. (2021). Pemerintah Rangkul Media Massa Tingkatkan Kesadaran Masyarakat  soal  Vaksin  Covid-19 . Www.Beritasatu.Com. Yana Adharani, Ambar Dwi Saputra, Nurvelly Rosanti, Retnani Latifah
https://www.beritasatu.com/kesehatan/7 01843/pemerintah-rangkul-media- massa-tingkatkan-kesadaran- masyarakat-soal-vaksin-covid19
Yulian,  E.  (2018).  Text  Mining  dengan  K-
Means  Clustering  pada  Tema  LGBT dalam  Arsip  Tweet  Masyarakat  Kota Bandung. Jurnal Matematika “MANTIK,” 4 (1), 53–58. https://doi.org/10.15642/mantik.2018.4. 1.53-58 Yana Adharani, Ambar Dwi Saputra, Nurvelly Rosanti, Retnani Latifah