## PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA TWITTER UNTUK ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP LGBT DI INDONESIA
Lulu Mamluatul Hikmah, Nining Rahaningsih, Raditya Danar Dana Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon lulumh0172@gmail.com

## ABSTRAK
Sampai  saat  ini,  topik  LGBT  ( Lesbian,  Gay,  Bisexsual,  Transgender )  di  Indonesia  masih  sering diperdebatkan karena kelompok ini mulai mengekspresikan diri secara langsung melalui aktivitas yang mereka lakukan  dan  sering  mengomentari  aktivitas  mereka  di  media  sosial.  Hasil  laporan  Badan  Narkotika  Nasional (BNN)  tercatat  tahun  2022  jumlah  kasus  HIV/AIDS  ada  62.856  kasus  dengan  rincian  9.901  kasus  AIDS  dan 52.955 kasus HIV. Hal ini menimbulkan perbincangan publik melalui media sosial salah satunya Twitter dengan memberikan berbagai macam komentar berupa dukungan, penolakan dan pandangan netral terhadap fenomena tersebut.  Banyaknya  jumlah  dan  ragam  respon  akan  menjadi  big  data  sehingga  dapat  menghasilkan  informasi yang berharga. Data yang digunakan sebanyak 1501 tweet dengan kata kunci yang digunakan adalah “LGBT”. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap kasus LGBT. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Nearest Neighbor. Penelitian dilakukan untuk mengklasifikasi sentimen ke  dalam  tiga  kelas  yaitu  positif,  negatif  dan  netral  dengan  pemodelan  10 k-folds  cross  validation .  Hasil klasifikasi  yang  diperoleh  menunjukkan  pandangan  masyarakat  terhadap  LGBT  cenderung  netral  ditunjukkan dengan  polaritas  sentimen  netral  86.94%  sebanyak  1305 tweets ,  sentimen  positif  8.39%  sebanyak  126 tweets dan  sentimen  negatif  4.66%  sebanyak  70 tweets .  Hasil  akurasi  tertinggi  dari  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan nilai k=6 yaitu 85.90%.
Kata kunci : Analisis sentimen,Twitter, LGBT, K-nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi  memberikan  banyak  perubahan  dalam kehidupan  masyarakat.  Orang  menggunakan  media sosial sebagai bentuk eksistensinya di dunia maya [1]. Di  area  digital  ini,  banyak  ragam  jenis  sosial  media salah  satunya  Twitter.  Pengguna  Twitter  bebas mengungkapkan  apa  saja  baik  perasaan  atau pendapat.  Bagian  dari  ilmu text  mining yang  dikenal sebagai  analisis  sentimen  ini  bertujuan  untuk menganalisis  dan  mengekstrak  data  teks  yang  berisi pendapat,  evaluasi,  sikap,  emosi,  penilaian,  dan sentimen seseorang terhadap objek, individu, organisasi, dan masalah. [2].
LGBT  merupakan  terjadinya  ketidaksesuaian dalam  kodrat  seksualitas  manusia,  yang  pada hakikatnya  memiliki  fitrah  untuk  menyukai  sesama jenis.  Di  zaman  sekarang  fenomena  tentang  LGBT sangat  diperbincangkan  karena  kontroversi  yang mereka  timbulkan  di  masyarakat.  Mulai  dari kodratnya  yang  dipertanyakan,  keturunannya  atau kaumnya, hingga keselamatannya yang dipertanyakan [3]. Karena kaum  LGBT dianggap  sebagai aib sosial yang  tidak  wajar  dan  membahayakan  orang  lain, mereka biasanya menghindari tampil dalam masyarakat  [3].  Tetapi,  seiring  berkembangnya  trend zaman  dan  teknologi  informasi,  LGBT  mulai menyebar luas. Kaum ini menampakkan diri di media sosial  maupun  di  lingkungannya.  Secara  langsung
mereka  tidak  malu  mengekspresikan  diri  dengan menunggah kegiatan yang mereka lakukan. Masyarakat  Indonesia  saat  ini  mengalami  perubahan budaya, yang memiliki efek positif dan negatif. Salah satu  efek  negatif  yang  paling  terlihat  adalah kehancuran  nilai-nilai,  etika,  dan  keyakinan  agama. Keberadaan  LGBT  itu  sendiri  tidak  karena  genetika, ketidakseimbangan hormon, masalah psikologis, atau pelanggaran  hukum,  sebaliknya,  itu  adalah  hasil  dari pengaruh  pengalaman  pribadi  dan  lingkungan  [4]. Kebebasan  kaum  LGBT  untuk  berbicara  di  media sosial  seperti Twitter memiliki  efek  yang  signifikan terhadap  masyarakat.  Media  sosial  memungkinkan kaum  LGBT  untuk  dengan  mudah  berinteraksi dengan sesama LGBT [4]. Dengan demikian, gerakan LGBT  berkembang  melalui  media  sosial,  tempat komunitas  LGBT  dapat  dengan  bebas  melakukan tujuan  dan  misi  mereka.  Menurut  Laporan  Badan Narkotika  Nasional  menunjukkan  bahwa  pada  tahun 2022,  ada  62.856  kasus  HIV/AIDS  di  Indonesia. Laki-  laki  mendominasi  kasus  HIV  dan  AIDS  di Indonesia.  Tercatat  jumlah  kasus  HIV  pada  laki-laki mencapai  31.218  kasus  sedangkan  kasus HIV perempuan  21.737  kasus,  dan  0  kasus  yang gendernya  tidak  diketahui.  Adapun  jumlah  kasus AIDS pada laki-laki sebanyak 7.375 kasus sedangkan kasus  AIDS  pada  perempuan  2.521  kasus,  dan  5 kasus untuk gendernya tidak diketahui.
Gambar 1. Grafik HIV/AIDS di Indonesia 2022 Sumber : ( https://databoks.katadata.co.id/ , 2023)
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh [5], penelitian  ini  melakukan  pengklasifikasian  pendapat di Twitter mengenai pro dan kontra pada kaum LGBT menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Didapatkan hasil  akurasi  sebanyak  95%,  dengan  data  polaritas positif  77%,  dan  data  polaritas  negatif  sebanyak 150.2%. Kemudian penelitian [6] mengenai sentimen tentang kenaikan harga BBM menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor , dengan hasil pengujian  metode  K-NN  pada  10  nilai  K  yang berbeda  (3,5,7,9,11,13,15,17,19,21)  menggunakan mekanisme  perbandingan  70:30,  80:20,  dan  90:10. Akurasi  paling  tinggi  sebesar  83.3%  diperoleh  untuk data  pelatihan  dan  pengujian  pada  K=13  dan  K=15. Kemudian penelitian [7] mengenai sentimen masyarakat  terhadap  pembelajaran  online,  dilakukan pengujian  dengan  K  sebanyak  20  didapatkan  hasil akurasi  tertinggi  terdapat  pada  saat  K  =  10  dengan nilai  akurasi  84,65%  dengan  presisi  mencapai  87%, recall 86% f measure 87% serta error rate mencapai 0,12%  dan  di  dapatkan  pula  kecenderungan  opini publik  terhadap  pembelajaran  daring  cenderung positif.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan persepsi  masyarakat  Indonesia  tentang  gerakan LGBT. Dalam penelitian ini,  fakta  yang diambil dari Twitter  dengan  teknik text  mining digunakan  untuk menunjukkan  seberapa  banyak  masyarakat  yang mendukung,  menolak,  atau  memilih  untuk  tidak peduli  dengan  adanya  LGBT  ini.  Penelitian ini menunjukkan  tingkat  akurasi  algoritma  K-Nearest Neighbor  yang  digunakan  dalam  kasus  text  mining. Text mining menambang data teks (kata atau kalimat) yang diambil dari dokumen dengan tujuan menemukan  kata-kata  yang  dapat  mewakili  isi dokumen,  yang  memungkinkan  analisis  hubungan antar dokumen [8].
Penelitian ini fokus pada analisis dan pemahaman sentimen atau perasaan yang terkandung dalam  data  Twitter.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk mengklasifikasikan  reaksi  terhadap  berbagai  jenis sentimen,  seperti  positif,  negatif,  atau  netral. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor dengan tool s Rapidminer sebagai alat untuk menampilkan  hasil  klasifikasi  data.  Dataset  yang
digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  dari  tweet  para pengguna  Twitter . Pengambilan  data  di  Twitter menggunakan  teknik crawling yang  menghasilkan sebanyak 1501 tweet . Dengan menggunakan metode K-Nearest
Neighbor ,  penelitian  ini  akan  menganalisis  sentimen masyarakat  terhadap  LGBT  berdasarkan  klasifikasi big  data  pada  media  sosial  Twitter.  Analisis  tren informasi  yang  menjadi  fokus  penelitian  ini  adalah analisis  sentimen.    Penelitian  ini  dilakukan  untuk memahami  bagaimana  pengguna  Twitter  dapat memengaruhi pendapat orang lain untuk mendukung, menolak,  atau  tidak  peduli  dengan  peristiwa  yang terjadi di dunia nyata, yang berdampak pada individu atau  kelompok  yang  menjadi  fokusnya.  Hasil penelitian  ini  dapat  memberikan  insentif  kepada masyarakat  Indonesia  untuk  menggunakan  media sosial dengan bijak dan untuk tujuan positif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Paper berjudul “Analisis Sentimen Kaum LGBT Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes ”, penelitian  ini  berfokus  pada  analisis sentimen pro dan kontra komunitas LGBT di Twitter menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Penelitian  ini menggunakan  teknik scrapping untuk  mengambil data 1579  tweet  dari  Twitter.  Hasilnya  menunjukkan bahwa  analisis  sentimen  kaum  LGBT  menunjukkan akurasi  sebesar  95%,  polaritas  positif  sebesar  77%, dan polaritas negatif sebesar 150.2% [5].
Paper berjudul “Klasifikasi Sentimen Masyarakat  di  Twitter  Terhadap  Kenaikan  Harga BBM dengan Metode K-NN”, data yang dikumpulkan  dari  3000  tweet  di  Twitter  digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap kenaikan harga BBM. Metode ini digunakan dengan K-Nearest Neighbor , Feature Weighting (TF- IDF),  dan Feature  Selection (Threshold),  dan diimplementasikan  dengan Google  Collab .  Hasil pengujian  metode  K-NN  pada  10  nilai  K  yang berbeda  (3,5,7,9,11,13,15,17,19,21)  menggunakan mekanisme  perbandingan  70:30,  80:20,  dan  90:10. Akurasi  paling  tinggi  sebesar  83.3%  diperoleh  untuk data  pelatihan  dan  pengujian  pada  K=13  dan  K=15 [6].
Paper  berjudul  “Sentiment  Analysis  of  Post- Covid-19  Inflation  Based  On  Twitter  Using  The  K- Nearest  Neighbor  and  Support  Vector  Machine Classification  Methods”,  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  melihat  dan  membandingkan  akurasi dari  dua  metode  klasifikasi  SVM  dan  K-NN  pada proses  klasifikasi  analisis  sentimen.  Sebanyak  5989 tweet  digunakan.  Hasil  klasifikasi  menunjukkan bahwa  metode  SVM  memiliki  akurasi  sebesar  79% lebih tinggi daripada K-NN [9].
Paper  berjudul  “Text  Classification  on Sentiment  Analysis  of  Marketplace  SHOPEE Reviews  On  Twitter  Using  K-Nearest  Neighbor (KNN)  Method”  membahas  tentang  gambaran  dan hasil  klasifikasi  sentimen  pengguna  Twitter  terhadap
Shopee.  Metode  yang  digunakan  adalah K-Nearest Neighbor . Diperoleh 150 data tweet dari Twitter API. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah tingkat akurasi  klasifikasi  teks  tertinggi  adalah  90%  pada data latih dan perbandingan data uji 80% : 20% [10].
Paper  berjudul  “Visualisasi  Data  Analisa Sentimen RUU Omnibus Law Kesehatan Menggunakan  KNN  dengan  Software  RapidMiner” membahas  tentang  visualisasi  data  analisis  sentimen terhadap  topik  kontroversial  RUU  Omnibus  law kesehatan  dengan  menggunakan  algoritma  KNN  dan software RapidMiner .  Sebanyak  2.406  data  tweet digunakan  sebagai  dataset  dengan  pembagian  data training  1.688  tweet  dan  data  testing  sebanyak  722 tweet. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengujian K-Nearest Neighbors (KNN) menghasilkan nilai  akurasi  yang  tinggi  sebesar  84,58%.  Visualisasi data  penelitian  ditampilkan  dalam  bentuk  Cloud  of Word dan Confusion Matrix [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  sentimen untuk  mengelompokkan  tweet  yang  memiliki  nilai positif,  negatif,  atau  netral.  Metode K-Nearest Neighbor digunakan  untuk  menganalisis  sentimen tweet kaum LGBT.
Gambar 2. Tahapan metode penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, teknik crawling digunakan untuk  pengambilan  data dengan  bantuan Google Colab . Data yang dikumpulkan mencakup tweet yang menunjukkan  sentimen  netral,  positif,  dan  negatif terhadap  LGBT.  Data  ini  mencakup  teks  tweet, tanggal dan  waktu,  serta  metadata tambahan lainnya. Berdasarkan  kata  kunci  "LGBT",  1501  data  tweet digunakan  dari  pencarian  dengan  filter  tambahan lang - id .  Data  yang  dikumpulkan  dari crawling Twitter  dalam  penelitian  disimpan  dalam  format  csv dan dikumpulkan dari 26 Oktober hingga 30 Oktober 2023.

## 3.2. Pelabelan
Untuk mengatasi masalah pengklasifikasian data tweet, pelabelan digunakan untuk memastikan bahwa data  tersebut  masuk  ke  dalam  kelompok  yang  sesuai dengan informasinya. Pelabelan data ini menggunakan library  textblob dengan  bahasa pemrograman python yang  bekerja  secara  otomatis agar  data  sentimen  dikelompokkan  dengan  benar berdasarkan  nilai  polaritas  dan  subjektivitas  dalam kalimat [12].

## 3.3. Preprocessing
Data  yang  telah  dilabeli  perlu  diolah  sebelum digunakan untuk analisis sentimen.  Langkah-langkah preprocessing mencakup  penghapusan  karakter khusus,  penghilangan  tanda  baca, case  folding (mengubah  teks  menjadi  huruf  kecil), tokenizing (pemisahan  kata-kata),  stopword  (penghilangan  kata- kata  berhenti),  dan stemming (pengubahan  kata menjadi bentuk dasar).

## 3.4. Pembobotan
Selanjutnya,  penelitian  ini  akan  membagi kalimat menjadi beberapa kata menggunakan TF-IDF ( Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency ) untuk  menilai  setiap  kata.  Tahap  ini  merupakan statistik numerik yang menunjukkan seberapa penting sebuah  kata  untuk  dokumen  dalam  koleksi  [12]. Pengukuran  bobot  dilakukan  dengan  memastikan bahwa  setiap  kata  dalam  tweet  muncul  dalam  daftar fitur  positif,  negatif,  dan  netral.  Tweet  ini  akan digunakan sebagai data latih dan data uji [11].
3.5. Klasifikasi K-Nearest Neighbor Penelitian ini melakukan klasifikasi
menggunaakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan bantuan tools  Rapidminer .  K-NN  yang  juga  dikenal sebagai  metode  berbasis  jarak,  adalah  algoritma klasifikasi  supervised  learning  [13].  Metode  K-NN mengklasifikasikan  kumpulan  data  dengan  data latih yang  telah  terklasifikasikan  sebelumnya  [14]. Label  kelas  titik  data  uji  diprediksi  dengan  KNN berdasarkan  mayoritas  label  kelas  dari  k  tetangga terdekatnya  [11].  Kelas  yang  paling  sering  muncul adalah hasil dari klasifikasinya.
3.6. Evaluasi
Hasil  dari  tahapan  klasifikasi  algoritma K- Nearest Neighbor adalah  kumpulan  pendapat masyarakat  berdasarkan  frekuensi  kata  yang  muncul sesuai  dengan  kelas  masing-masing,  yaitu  positif, negatif,  dan  netral.  Kemudian  melakukan  evaluasi hasil  akurasi  dari  pengujian  algoritma K-Nearest Neighbor menggunakan Word Cloud .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  sepuluh  kali  percoban untuk  mengevaluasi  nilai  k  algoritma K-Nearest Neighbor menggunakan  Rapidminer . Hasil  dari analisis didapatkan nilai akurasi yaitu sebesar 85.90% saat  menggunakan  model  pengujian cross  validation dengan nilai k=6. Dari hasil  yang didapatkan,  LGBT merupakan  topik  yang  biasa  dimana  masyarakat berpendapat netral. Adapun dalam hasil tersebut yang beropini netral 86.94% sebanyak 1305 tweets , 8.39% positif  sebanyak  126 tweets dan  4.66%  negatif sebanyak  70 tweets dari  1501  data.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  masyarakat  Indonesia  sebagian besar  memiliki  respon  netral  atau  tidak  peduli terhadap isu LGBT di Indonesia.

## 4.1. Pengumpulan data
Pada  tahapan  ini  data  yang  digunakan  adalah crawling data  tweet  dari  hasil  kata  kunci  “LGBT”. Sebelum pengambilan data, terlebih dahulu memasukan  token  yang  didapat  dari  akun Twitter pribadi  sebagai  akses  yang  digunakan  untuk  syarat kunci pengambilan data . Pengambilan data menggunakan tools  google  colab dengan library tweet-harvest menghasilkan total data sebanyak 1501 tweet  dari  26-30  Oktober  2023  dengan  atribut diantaranya created_at, id_str, full_text, quote_count, reply_count, retweet_count, favorite_count, lang, dll. Bentuk  data  yang  telah  dikumpulkan  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil crawling data
Dari  semua  data  yang  ada  akan  diseleksi  dan atribut  yang  digunakan  untuk  proses K-Nearest Neighbor yaitu text tweet,  merupakan  atribut  yang
terdapat  pada  tabel  hasil crawling yang  berisi kalimat/komentar  pengguna  Twitter terkait keywords LGBT.
Gambar 4. Seleksi data

## 4.2. Pelabelan
Data  yang  telah  berhasil  dikumpulkan  dan diseleksi selanjutnya diberi label. Pelabelan dilakukan secara  otomatis  menggunakan library  textblob . Karena  penelitian  ini  menggunakan  metode K- Nearest Neighbor untuk analisis sentimen, data harus memiliki  label. Berikut  contoh  hasil  pemberian  label sentimen pada Gambar 5.
Gambar 5. Contoh hasil pelabelan
Gambar 6. Diagram bar persentase sentimen
Dari 1501 tweet terdapat 1305 netral, 126 positif dan  70  negatif,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa data dari hasil crawling Twitter ini cenderung netral. Adapun  Gambar  6 menunjukkan  proporsi  data  yang digunakan dalam penelitian ini.

## 4.3. Preprocessing
Selanjutnya  dilakukan  tahap  pengolahan  data yang  meliputi cleaning,  tokenizing,  case  folding, stopwords, dan stemming.
4.3.1. Cleaning Pada  tahap cleaning dilakukan  dengan menggunakan library  pandas untuk  menghilangkan karakter  atau  simbol, emoticon , hastag (#), mention (@username), retweet (RT) dan url (http:// ). Setelah melewati proses cleaning , data yang awalnya terdapat 1501 data tweet berkurang menjadi 1305 data.
Tabel 1. Hasil cleaning
Sebelum Sesudah anak anak plss kalian jangan sampai dukung zionist ya. cukup pro lgbt aja 😔 tpi jangan
dilakuin juga 😃 anak anak plss kalian jangan sampai dukung zionist ya cukup pro lgbt aja tpi jangan dilakuin juga @Suchkijan
@MamanSu30264482
@tubirfess Udah  @Suchkijan jangan ditanggepin, percuma klo kalah debat omongannya
bakal kotor kek otaknya 🤭 .  Isi like2 di twitnya aja kek gini. Sok anti Islam, sok pro LGBT, dll.   Udah cukup tau kan isi otaknya si BANG MAMAN ini gimana?!  Wkwk.. mending kita yg waras ngalah. https://t.co/lvSK9YzFlh
Udah jangan ditanggepin percuma klo kalah debat
omongannya bakal kotor kek otaknya Isi like2 di twitnya aja kek gini Sok anti Islam sok pro LGBT dll Udah cukup tau kan isi otaknya si BANG MAMAN ini gimana Wkwk mending kita yg waras ngalah @sakurakmst @SoundOfYogi Mikir ga kalau genosida dan LGBT itu sama2 berbahaya??
Dan harus dilenyapkan, gue ga bilang orgnya ya, tp penyimpangannya. Cuman manusia LGBT ini yg ga mau penyimpangannya dilenyapkan Mikir ga kalau genosida dan LGBT itu sama berbahaya Dan harus dilenyapkan gue ga bilang orgnya ya tp penyimpangannya Cuman manusia LGBT ini yg ga mau penyimpangannya dilenyapkan 4.3.2. Tokenizing Pada
tahapan tokenizing dilakukan menggunakan  bantuan library NLTK  ( Natural Language  Toolkit )  yaitu  library yang  memproses bahasa  alami  dengan  membagi  teks  menjadi  setiap bagian  kalimat  dan  kata  berdasarkan  spasi  yang ditemukan.
Tabel 2. Hasil tokenizing
Sebelum Sesudah anak anak plss kalian jangan sampai dukung zionist ya cukup pro lgbt aja tpi jangan dilakuin ['anak', 'anak', 'plss', 'kalian', 'jangan', 'sampai', 'dukung', 'zionist', 'ya', 'cukup', 'pro', 'lgbt', 'aja', 'tpi', 'jangan',
Sebelum Sesudah juga 'dilakuin', 'juga'] Udah jangan ditanggepin percuma klo kalah debat omongannya bakal kotor kek otaknya Isi like di twitnya aja kek gini Sok anti Islam sok pro LGBT dll Udah cukup tau kan isi otaknya si BANG MAMAN ini gimana Wkwk mending kita yg waras ngalah ['Udah', 'jangan', 'ditanggepin', 'percuma', 'klo', 'kalah', 'debat', 'omongannya', 'bakal', 'kotor', 'kek', 'otaknya', 'Isi', 'like', 'di', 'twitnya', 'aja', 'kek', 'gini', 'Sok', 'anti', 'Islam', 'sok', 'pro', 'LGBT', 'dll', 'Udah', 'cukup', 'tau', 'kan', 'isi', 'otaknya', 'si', 'BANG', 'MAMAN', 'ini', 'gimana', 'Wkwk', 'mending', 'kita', 'yg', 'waras', 'ngalah'] Mikir ga kalau genosida dan LGBT itu sama berbahaya Dan harus dilenyapkan gue ga bilang orgnya ya tp penyimpangannya Cuman manusia LGBT ini yg ga mau penyimpangannya dilenyapkan ['Mikir', 'ga', 'kalau', 'genosida', 'dan', 'LGBT', 'itu', 'sama', 'berbahaya', 'Dan', 'harus', 'dilenyapkan', 'gue', 'ga', 'bilang', 'orgnya', 'ya', 'tp', 'penyimpangannya', 'Cuman', 'manusia', 'LGBT', 'ini', 'yg', 'ga', 'mau', 'penyimpangannya', 'dilenyapkan']

## 4.3.3. Case Folding
Pada  tahap case  folding, semua  huruf  diubah menjadi huruf kecil, tanda baca dan angka juuga dihilangkan. Dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil case folding Sebelum Sesudah ['anak', 'anak', 'plss', 'kalian', 'jangan', 'sampai', 'dukung', 'zionist', 'ya', 'cukup', 'pro', 'lgbt', 'aja', 'tpi', 'jangan', 'dilakuin', 'juga'] ['anak', 'anak', 'plss', 'kalian', 'jangan', 'sampai', 'dukung', 'zionist', 'ya', 'cukup', 'pro', 'lgbt', 'aja', 'tpi', 'jangan', 'dilakuin', 'juga'] ['Udah', 'jangan', 'ditanggepin', 'percuma', 'klo', 'kalah', 'debat', 'omongannya', 'bakal', 'kotor', 'kek', 'otaknya', 'Isi', 'like', 'di', 'twitnya', 'aja', 'kek', 'gini', 'Sok', 'anti', 'Islam', 'sok', 'pro', 'LGBT', 'dll', 'Udah', 'cukup', 'tau', 'kan', 'isi', 'otaknya', 'si', 'BANG', 'MAMAN', 'ini', 'gimana', 'Wkwk', 'mending', 'kita', 'yg', 'waras', 'ngalah'] ['udah', 'jangan', 'ditanggepin', 'percuma', 'klo', 'kalah', 'debat', 'omongannya', 'bakal', 'kotor', 'kek', 'otaknya', 'isi', 'like', 'di', 'twitnya', 'aja', 'kek', 'gini', 'sok', 'anti', 'islam', 'sok', 'pro', 'lgbt', 'dll', 'udah', 'cukup', 'tau', 'kan', 'isi', 'otaknya', 'si', 'bang', 'maman', 'ini', 'gimana', 'wkwk', 'mending', 'kita', 'yg', 'waras', 'ngalah'] ['Mikir', 'ga', 'kalau', 'genosida', 'dan', 'LGBT', 'itu', 'sama', 'berbahaya', 'Dan', 'harus', 'dilenyapkan', 'gue', 'ga', 'bilang', 'orgnya', 'ya', 'tp', 'penyimpangannya', 'Cuman', 'manusia', 'LGBT', 'ini', 'yg', 'ga', 'mau', 'penyimpangannya', 'dilenyapkan'] ['mikir', 'ga', 'kalau', 'genosida', 'dan', 'lgbt', 'itu', 'sama', 'berbahaya', 'dan', 'harus', 'dilenyapkan', 'gue', 'ga', 'bilang', 'orgnya', 'ya', 'tp', 'penyimpangannya', 'cuman', 'manusia', 'lgbt', 'ini', 'yg', 'ga', 'mau', 'penyimpangannya', 'dilenyapkan'] 4.3.4. Stopword Tahap ini dilakukan proses untuk menghilangkan  kata  yang  kurang  penting  atau  kata penghubung.  pada library NLTK  terdapat  fitur
penghapusan stopword Bahasa  Indonesia.    Tabel  4 tampilan hasil stopword.

## Tabel 4. Hasil remove stopword
Sebelum Sesudah ['anak', 'anak', 'plss', 'kalian', 'jangan', 'sampai', 'dukung', 'zionist', 'ya', 'cukup', 'pro', 'lgbt', 'aja', 'tpi', 'jangan', 'dilakuin', 'juga'] ['anak', 'anak', 'plss', 'dukung', 'zionist', 'ya',
'pro', 'lgbt', 'aja', 'tpi', 'dilakuin'] ['udah', 'jangan', 'ditanggepin', 'percuma', 'klo', 'kalah', 'debat', 'omongannya', 'bakal', 'kotor', 'kek', 'otaknya', 'isi', 'like', 'di', 'twitnya', 'aja', 'kek', 'gini', 'sok', 'anti', 'islam', 'sok', 'pro', 'lgbt', 'dll', 'udah', 'cukup', 'tau', 'kan', 'isi', 'otaknya', 'si', 'bang', 'maman', 'ini', 'gimana', 'wkwk', 'mending', 'kita', 'yg', 'waras', 'ngalah']
['udah', 'ditanggepin', 'klo', 'kalah', 'debat', 'omongannya', 'kotor', 'kek', 'otaknya', 'isi', 'like', 'twitnya', 'aja', 'kek', 'gini', 'sok', 'anti', 'islam', 'sok', 'pro', 'lgbt', 'dll', 'udah', 'tau', 'isi', 'otaknya', 'si', 'bang', 'maman', 'gimana',
'wkwk', 'mending', 'yg', 'waras', 'ngalah']
['mikir', 'ga', 'kalau',
'genosida', 'dan', 'lgbt', 'itu', 'sama', 'berbahaya', 'dan', 'harus', 'dilenyapkan', 'gue', 'ga', 'bilang', 'orgnya', 'ya', 'tp', 'penyimpangannya', 'cuman', 'manusia', 'lgbt', 'ini',
'yg', 'ga', 'mau', 'penyimpangannya',
'dilenyapkan']
['mikir', 'ga', 'genosida', 'lgbt', 'berbahaya',
'dilenyapkan', 'gue', 'ga', 'bilang', 'orgnya', 'ya', 'tp', 'penyimpangannya', 'cuman', 'manusia', 'lgbt', 'yg', 'ga', 'penyimpangannya', 'dilenyapkan']

## 4.3.5. Stemming
Pada  tahap stemming ,  kata  berimbuhan  dalam dokumen  diubah  menjadi  kata  dasar. Stemming yang digunakan  yaitu  algoritma  Sastrawi,  dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil stemming
Sebelum Sesudah ['anak', 'anak', 'plss', 'dukung', 'zionist', 'ya', 'pro', 'lgbt', 'aja', 'tpi', 'dilakuin'] ['anak', 'anak', 'plss', 'dukung', 'zionist', 'ya', 'pro', 'lgbt', 'aja', 'tpi', 'dilakuin']
['udah', 'ditanggepin', 'klo',
'kalah', 'debat', 'omongannya', 'kotor', 'kek', 'otaknya', 'isi',
'like', 'twitnya', 'aja', 'kek', 'gini', 'sok', 'anti', 'islam', 'sok', 'pro', 'lgbt', 'dll', 'udah', 'tau', 'isi', 'otaknya', 'si', 'bang', 'maman', 'gimana', 'wkwk', 'mending', 'yg', 'waras', 'ngalah']
['udah', 'ditanggepin', 'klo', 'kalah', 'debat', 'omong', 'kotor', 'kek', 'otak', 'isi', 'like', 'twitnya', 'aja', 'kek', 'gin', 'sok', 'anti', 'islam', 'sok', 'pro', 'lgbt', 'dll', 'udah', 'tau', 'isi', 'otak', 'si', 'bang', 'maman',
'gimana', 'wkwk',
'mending', 'yg', 'waras', 'ngalah']
['mikir', 'ga', 'genosida', 'lgbt', 'berbahaya', 'dilenyapkan', 'gue', 'ga', 'bilang', 'orgnya', 'ya', 'tp', 'penyimpangannya', 'cuman', 'manusia', 'lgbt', 'yg', 'ga', 'penyimpangannya', 'dilenyapkan']
['mikir', 'ga', 'genosida', 'lgbt', 'bahaya', 'lenyap', 'gue', 'ga', 'bilang', 'orgnya', 'ya', 'tp',
'simpang', 'cuman',
'manusia', 'lgbt', 'yg', 'ga', 'simpang', 'lenyap']

## 4.4. Pembobotan TF-IDF
Tahap  selanjutnya  adalah  pembobotan  kata dengan  TF-IDF  untuk  mengetahui  seberapa  sering suatu  kata  muncul  dalam  dokumen.  Contoh  hasil pembobotan sebagaimana Gambar 6.
Gambar 6. Hasil pembobotan
Sesuai dengan pembobotan TF-IDF, nilai setiap tweet  yang  dihasilkan  dari  pengolahan  data dibandingkan  dengan  probabilitas  masing-masing atribut. Hasil dari probabilitas atribut positif, negatif, dan  netral  dibandingkan  untuk  menentukan  atribut dengan kemungkinan yang paling tinggi.

## 4.5. Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Untuk melakukan klasifikasi K-NN menggunakan  model  10 k-fold  validation pada cross validation .  Tahapan  pemodelan  dengan k-fold validation dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Model proses
Didalam  operator cross  validation terdapat pembagian data training dan data testing seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Model subprocess
Setelah  pemodelan  dilakukan,  akurasi  dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6. Perbandingan Hasil Akurasi K-Fold
K-Fold K-NN 1 85.13% 2 85.13% 3 85.59% 4 85.82% 5 85.75% 6 85.90% 7 85.52% 8 85.67% 9 85.67% 10 85.60%
Tabel  6  menunjukkan  hasil  percobaan k-fold validation di  mana  K-NN  mendapatkan  nilai  akurasi tertinggi 85.90 % pada nilai k = 6.
Gambar 9. Hasil akurasi
Dari hasil uji coba data menggunakan algoritma K-NN dengan performa klasifikasi dapat dilihat pada Gambar  9  menunjukkan  klasifikasi  dikatakan  netral 1110 true netral, 61 true negatif dan 121 true positif dengan class  precision nya  85.91%,  sedangkan klasifikasi  negatif  yaitu  1 true netral,  8 true negatif dan  0 true positif  dengan class  precission nya 88.89%,  kemudian  kalsifikasi  positif  yaitu  1 true netral,  0 true negatif  dan  3 true positif  dengan class precission nya 75%. Untuk  sentimen netral  memiliki class  recall 99.82%,  sentimen  negatif  dengan class recall 11.59%,  sedangkan  pada  sentimen  negatif memiliki class  recall sebesar  2.42%.  Nilai  akurasi yang  dihasilkan  adalah  85.90%.  Sehingga,  algoritma K -Nearest  Neighbor dapat  digunakan  dengan baik untuk klasifikasi sentimen.
Setelah  semua  proses  analisa  dilakukan  untuk menghasilkan klasifikasi sentimen LGBT di Indonesia menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, maka hasil yang dicapai pada penelitian ini dari  26-30  Oktober  2023  melalui  data  hasil crawling 26-30 Oktober 2023 pada Twitter yaitu nilai accuracy nya 85.90%. Dapat dilihat pada gambar dibawah.

## 4.6. Evaluasi
Visualisasi dengan word cloud digunakan untuk mengukur frekuensi kata yang sering muncul.
Gambar 11. Filter 20 kata yang paling sering muncul
Berdasarkan  Gambar  11  terlihat  bahwa  kata “LGBT”  mendominasi word  cloud, yang  juga merupakan  kata  kunci  dari  pengambilan  data penelitian ini. Kata “Kaum” juga muncul cukup besar menunjukkan  tweet yang  mendominasi  di  Twitter. Kemudian  diikuti  kata  “Orang”  dalam word  cloud menunjukkan bahwa sentimen pada isu ini tergantung pada  pandangan  individu  dan  kelompok.  Jika divisualisasikan dengan tampilan word cloud sebagaimana Gambar 12 berikut.
Gambar 12. Visualisasi word cloud
Gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  kata-kata yang  paling  sering  digunakan  ditampilkan  dalam word cloud .  Semakin  sering  suatu  kata  muncul, semakin menonjol kata tersebut dibandingkan dengan kata  yang  lain.  Kata-kata  yang  paling  banyak digunakan  di  Twitter  adalah  LGBT,  Kaum,  dan Orang.  Ini  menunjukkan  bahwa  pengguna  memberi tanggapan positif, negatif, atau netral.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Diketahuinya  pandangan  masyarakat  terhadap LGBT  pada  Twitter  dilihat  dari  hasil  pelabelan tertinggi  terdapat  pada  sentimen  netral  yang terprediksi  dengan  nilai  86.94%  daripada  sentimen positif  dan  negatif.  Masyarakat  memilih  tidak memihak,  mencoba  memahami  berbagai  perspektif tanpa  menilai  atau  menghakimi.  Meskipun  sentimen
netral dapat mencerminkan nilai-nilai seperti keberagaman  dan  hak  asasi  manusia,  penting  untuk diingat  bahwa  ada  beragam  perbedaan  pendapat dalam  masyarakat  tentang  masalah  ini.  Berdasarkan hasil  analisis  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbor hasil  akurasi  yang  didapatkan  yaitu 85.90%.  Sehingga  hal  ini  menunjukkan  bahwa algoritma K-Nearest  Neighbor dapat  digunakan dengan  baik untuk  klasifikasi  sentimen  terhadap  data Twitter  yang  termasuk  dalam  kategori  kelas  netral, positif,  atau negatif.  Saran  untuk  penelitian selanjutnya  dapat  dicoba  penggunaan  pelabelan manual  ataupun  juga  menggunakan platform lain seperti vader ataupun spacy .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  K.  Fauziyyah,  “Analisis  Sentimen  Pandemi Covid19  Pada  Streaming  Twitter  Dengan  Text Mining Python,” J. Ilm. SINUS , vol. 18, no. 2, p. 31, 2020, doi: 10.30646/sinus.v18i2.491.
[2]  D.  A.  Lestari  and  D.  Mahdiana,  “Penerapan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  pada  Twitter untuk  Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Larangan  Mudik  2021,” Inform.    J.  Ilmu Komput. ,  vol.  17,  no.  2,  p.  123,  2021,  doi: 10.52958/iftk.v17i2.3629.
[3]  E. Charitoun and S. Gawa, “Penggunaan Media Sosial  Sebagai  Simbol  dalam  Mendukung Hubungan LGBT,” J. Educ. , vol. 05, no. 04, pp. 15598–15608, 2023, [Online]. Available: http://jonedu.org/index.php/joe
[4]  D.  W.  Ardras  and  A.  Voutama,  “Analisis Sentimen Anti Lgbt Di Indonesia Melalui Media Sosial  Twitter,” J.  Tek. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  23– 28, 2023, doi: 10.30736/jt.v15i1.926.
[5]  A.  Anjani,  A.  Chamid,  and  A.  Murti,  “Analisis Sentimen  Kaum  LGBT  pada  Media  Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JTINFO  J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 1–8, 2022.
[6]  T.  D.  Arista,  Y.  Yusra,  M.  Fikry,  and  L. Oktavia,  “Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di Twitter  terhadap  Kenaikan  Harga  BBM  dengan Metode K-NN,” JUKI J. Komput. dan … , 2023, [Online]. Available: https://www.ioinformatic.org/index.php/JUKI/ar ticle/view/189
[7]  A. R. Isnain, J. Supriyanto, and ..., “Implementation  of  K-Nearest  Neighbor  (K-
NN)  Algorithm  For  Public  Sentiment  Analysis of  Online  Learning,” IJCCS  (Indonesian  J.  … ,
2021, [Online]. Available: https://journal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/6517 6
[8]  M. Mustakim, M. Ridwan, and ..., “Implementasi  Algoritma  Support  Vector Machine  untuk  Analisis  Sentimen  LGBT  di Indonesia,” Bull.  Artif.  … ,  2022,  [Online].
Available:
https://journal.grahamitra.id/index.php/buai/artic le/view/31
[9]  R. Puspitasari, Y. Findawati, and ..., “SENTIMENT ANALYSIS OF POST-COVID- 19  INFLATION  BASED  ON  TWITTER USING  THE  K-NEAREST  NEIGHBOR  AND SUPPORT  VECTOR  MACHINE  …,” J.  Tek. Inform.  … , 2023, [Online]. Available: http://www.jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jurnal /article/view/801
[10]  Z.  Rais,  R.  N.  Said,  and  R.  Ruliana,  “Text Classification on Sentiment Analysis of Marketplace  SHOPEE  Reviews  On  Twitter Using  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Method,” JINAV  J.  Inf.  … ,  2022,  [Online].  Available: https://sainsmat.org/index.php/jinav/article/view /1389
[11]  S. Abdullah, F. I. Komputer, M. T. Informatika, I.  Informatika,  and  B.  Lampung,  “Visualisasi Data  Analisa  Sentimen  RUU  Omnibus  law Kesehatan Menggunakan KNN dengan Software  RapidMiner,”  vol.  8,  no.  3,  pp.  261– 268, 2023.
[12]  M.  Ridwan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat Pada Twitter Terhadap Kasus Lgbt Di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” pp. 1–69, 2019.
[13]  J. A. Septian, T. M. Fachrudin, and A. Nugroho, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap
Polemik Persepakbolaan
Indonesia Menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan  K-
Nearest  Neighbor,” INSYST  J.  … ,  2019, [Online]. Available: https://jurnal.istts.ac.id/index.php/INSYST/articl e/view/36
[14]  S.  Sayed  and  M.  Fikry,  “Klasifikasi  Sentimen Masyarakat di Twitter terhadap Ganjar Pranowo dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” JSAI (Journal  Sci.  Appl.  … ,  2023,  [Online]. Available: http://jurnal.umb.ac.id/index.php/JSAI/article/vi ew/5414