## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2051

## Implementasi K-NN Dalam Analisa Sentimen Riba Pada Bunga Bank Berdasarkan Data Twitter
Rasenda 1 , Hendarman Lubis 2 , Ridwan 1,*
1 Ilmu Komputer, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
2 Teknik, Teknik Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta, Indonesia Email: 1 rasenda25@gmail.com, 2 hendarman.lubis@dsn.ubharajaya.ac.id, 3,* ridwans70@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ridwans70@gmail.com
Abstrak− Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan pendapat masyarakat tentang bunga bank termasuk dalam kategori riba atau bukan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis sentimen riba pada bunga bank menggunakan data twitter dengan  algoritma K-NN .  Analisis  sentimen  menggunakan  algoritma K-NN memberikan  hasil  yang  baik.  Terbukti dengan  pengujian  170 dataset twitter  menggunakan  algoritma K-NN memperoleh  akurasi  ±  70.59%.  Dibantu  proses preprocessing yang  bertujuan  untuk  menghapus  bagian  yang  tidak  penting  dan  juga  mengubah  bentuk  dokumen  yang berbentuk tweet ke  bentuk  standar  agar  pengklasifikasian  dapat  dilakukan,  sehingga  hasil  dari  analisis  sentimen  riba  pada bunga  bank  dapat  memperjelas  asumsi  didalam  masyarakat  dan  dijadikan  referensi  dalam  menentukan  produk  perbankan yang sesuai dengan kebutuhan nasabah.
Kata Kunci: Sentimen, Riba, Bank, Twitter , K-NN
Abstract− This  study  aims  to  formulate  public  opinion  about  bank  interest  included  in  the  category  of  usury  or  not.  The method used in this study is the analysis of usury sentiments on bank interest using Twitter data with the  K-NN algorithm. Sentiment analysis using the K-NN algorithm gives good results. Evidenced by testing 170 twitter dataset using the  K-NN algorithm obtained an accuracy of ± 70.59%. Assisted by the preprocessing process which aims to erase unnecessary parts and also change the form of documents in the form of tweets to a standard form so that classification can be carried out, so that  the  results  of  usury  sentiment  analysis  on  bank  interest  can  clarify  assumptions  in  the  community  and  serve  as  a reference in determining appropriate banking products to the needs of customers.
Keywords : Sentiment, Usury, Bank, Twitter, K-NN

## 1. PENDAHULUAN
Lembaga  perbankan  memiliki  peranan  yang  sangat  strategis  di  dalam  menciptakan  iklim  yang  kondusif, khususnya  bagi  peningkatan  perekonomian  nasional.  Namun  pada  praktiknya  masih  banyak  masyarakat  yang bingung apakah transaksi melalui perbankan dan bunga bank termasuk riba. Penelitian ini bertujuan memperjelas asumsi  masyarakat  tentang  riba  pada  bunga  bank  dan  dapat  dijadikan  referensi  dalam  menentukan  produk perbankan yang sesuai dengan kebutuhan nasabah menggunakan algoritma K-NN . Dalam penelitian terkait, yaitu “Majdalawieh,  M.,  Marir,  F.,  &  Tiemsani,  I.  (2018). Developing  Adaptive  Islamic  Law  Business  Processes Models  for  Islamic Finance  and  Banking  by  Text  Mining  the  Holy  Qur’an  and  Hadith ” telah dijelaskan untuk menganalitik riba dengan text mining menggunakan Qur’anic financial corpus , maka penulis akan menganalitik riba dengan text mining menggunakan sentimen tweet pada tweeter tentang riba pada bunga bank. Sejumlah  besar  keuangan  konvensional  lembaga,  terutama  bank  sedang  bergerak  ke  model  keuangan Islam  yang  sesuai  dengan  Hukum  Syariah  dengan  sedikit  perubahan  pada  praktik  konvensional  saat  ini (membutuhkan engineer dalam bisnis) untuk mengakomodasi pasar keuangan Islam[1]. Temuan  akan  dinilai  dan  dievaluasi  menggunakan Qur'anic Financial Corpus dan  menggunakan pendekatan komputasi  dan analitik untuk text  mining dalam Qur'an dan Hadits untuk menemukan pengetahuan tersembunyi tentang proses bisnis keuangan Islam.[1]
Minat  sebagai  proksi  riba  akan  mempengaruhi  semua  orang,  apa  pun  jenis  pekerjaannya  yang  mereka punya.[2]
Berdasarkan  analisis  sensitivitas  yang  menunjukkan  tingkat  dalam  hubungan,  pedagang  memiliki  lebih banyak hubungan dengan tingkat bunga daripada petugas bank syariah[2].
Peningkatan  konsentrasi  di  sektor  perbankan  konvensional  dapat  menyebabkan  penurunan  stabilitas melalui  kenaikan  harga.  Untuk  bank  syariah,  peningkatan  kekuatan  pasar  secara  positif  dapat  mempengaruhi stabilitas perbankan[3].
Karena "bunga" adalah istilah bahasa Inggris dan "riba" adalah bahasa Arab, menggabungkan keduanya membingungkan,  terutama  ketika  lembaga  keuangan  Islam mengklaim  untuk  mempraktikkan  keuangan  "bebas bunga" dalam operasi mereka[4].
Rezim  pembangunan  yang  memenuhi  kehidupan,  kesejahteraan,  dan  keberlanjutan.  Hanya  pengamatan statistik  antara  perdagangan  dan  riba  tidak  menunjukkan  dampak  sosial  dan  moral  riba  yang  merendahkan. Sebaliknya,  fakta  statistik  menunjukkan  bahwa  tabungan  bank  dapat  meningkat  bahkan  dalam  menghadapi penurunan suku bunga[5].
Twitter , dengan lebih dari 313 juta1 pengguna aktif bulanan dan lebih dari 500 juta tweet per hari2, kini telah menjadi tambang emas bagi organisasi dan individu yang memiliki minat sosial, politik atau ekonomi yang kuat dalam mempertahankan dan meningkatkan pengaruh dan reputasi mereka[6].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2051
Analisis  sentimen  adalah  proses  mendeteksi  secara  otomatis  apakah  segmen  teks  mengandung  konten emosional atau pendapat, dan selanjutnya dapat menentukan polaritas teks[6].
Twitter adalah tambang emas data dengan lebih dari  1/60 populasi dunia menggunakannya yang hampir berjumlah 100 juta orang, lebih banyak lebih dari setengah miliar tweet di- tweet setiap hari dan jumlahnya terus bertambah setiap hari[7].
Pengembangan  infrastruktur  TI  secara  keseluruhan  yaitu  Sistem  Penyelesaian  Bruto  Nyata  (RTGS), Lembaga Kliring Otomatis (ACH), Sistem Penyelesaian Sekuritas ( Scripsless Security Settlement System / SSSS) dan Nomor Rekening  Bank Internasional (IBAN) untuk  proses otentikasi  dan jaringan bank meta internasional Pembayaran Euro Tunggal.  Area  (SEPA)  dan  juga  jaringan  perbankan  terintegrasi  internasional  termasuk Perhimpunan Telekomunikasi  Keuangan  Antar  Bank  Seluruh  Dunia  (SWIFT)  dan  Jaringan Transfer  Informasi Antar  Bank  (Shetab),  dan  upaya-upaya  lain  yang  dilakukan  tidak  efisien  dalam  menyerap  kontribusi internasional  untuk  pembiayaan  proyek  melalui  dana  valuta  asing  di  negara  yang  berbeda,  mekanisme pembayaran elektronik yang memuaskan dalam sistem portal informatif untuk proyek investasi lemah[8].
Media  sosial  saat  ini  adalah  sesuatu  yang  tidak  mungkin  terpisah  dari  setiap  orang,  seperti Instagram , twitter , facebook , path , line dan banyak lagi. Setiap orang memiliki setidaknya 2 hingga 5 akun media sosial di ponsel cerdasnya. Dari fenomena ini, menjadikan media sosial sebagai sumber data yang dapat digunakan untuk mencari opini publik secara instan[9].
Analisis sentimen ada beberapa tahapan, yaitu pengumpulan data sentimen menggunakan API (Aplikasi Programming  Interface)  yang  tersedia  di Twitter dan  tahap  preprocessing  kemudian  diproses  untuk  diproses mentah awal data, kemudian lakukan penandaan POS dan menimbang kata dengan Perhitungan TF-IDF.[10]
Data  opini  di Twitter yang  digunakan  untuk  tentukan  apakah  data  opini  yang  dimasukkan  positif  atau sentimen  negatif  menggunakan  tiga  kelompok  berbeda  untuk  mengekstraksi  pikiran  atau  perasaan  pengguna melalui tweet dan  kelompokkan  mereka  ke  dalam  kategori  yang  berbeda  dengan  bandingkan  hasil  untuk mengetahui penggolong yang memberikan hasil terbaik[11].
Text mining bertujuan untuk menghasilkan klasifikasi  pada sentimen berdasarkan sumber data komentar publik  di Facebook dan twitter di  Indonesia  dengan  hasilnya  positif  dan  negatif,  sentimen  didasarkan  pada periode waktu dan jenis data[12].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  menganalisis  sentimen,  langkah-langkahnya  terdiri  dari  Pengumpulan  dan  Pelabelan  Data, Pre- processing ,  dan  Cof  sentiment  analysis.  Gambar  1  menunjukkan  langkah-langkah  dalam  analisis  klasifikasi sentimen analisis yang diusulkan.
Mulai
Tahap Penelitian dan Pelabelan Data Tahap Pre - processing
Tahap Classification Of Sentiment Analisis

## Tahap Evaluasi dari Sentimen
Analisis Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2051
Pada tahap pertama melaksanakan proses analisis sentimen adalah pengumpulan data. Data diambil dari Twitter dengan permintaan pencarian tentang riba bank sebanyak 170 dataset menggunakan aplikasi rapidminer.
Gambar 2. Klasifikasi Data Retrieval
Gambar 2 menunjukkan pengambilan data dari Twitter menggunakan operator "search twitter " dan menyimpan data  dalam  file  excel  menggunakan  operator "Write  Excel "  dengan  hanya  mengambil  teks  dari  tweet  dan menghapus semua tweet duplikat dengan operator " remove duplicate ". Tahap selanjutnya adalah memberi label. Pelabelan  dilakukan  dengan  mengelompokan  data  menjadi  beberapa  kelas  sentimen  yang  digunakan  yaitu positive dan negative. Tujuan proses pelabelan adalah untuk mengelompokan dataset menjadi dua bagian, untuk jadi data  training dan data  testing . Data  training adalah  data   untuk  melatih  sistem  agar  mengenali  pola  yang diinginkan, sedangkan data testing adalah data untuk menguji hasil pelatihan yang dilakukan. Berikut ini adalah contoh dataset yang telah diberi label:
Tabel 1. Contoh Pelabelan Text Sentimen Insyallah  dengan  menabung  di  bank  syariah  terhindar  dari  riba.  Riba  sendiri  dosanya lebih besar dari zina dg ibu sendiri. ?? https://t.co/4135YaBn7z Positive "@fahiraidris Doakan kami bun Semoga bisa terlepas dari riba bank amiin" Positive @AndyArch77  Bani  kadrun  lagi  buat  ulah...  pinjam  uang  dari  bank  riba  dan  haram, tapi mereka tipu sana sini,,, tipu2 itu halal kah bagi mereka? Negative Yg teriak kerja di bank riba riba tpi masih pake promo grab ovo dana mending diem aj dh https://t.co/WeynARqwYK Negative

## 2.3 Pre-Processing
Setelah  memberi  label  data,  langkah  selanjutnya  adalah  pre-processing.  Yaitu  tahap  di  mana  data  disiapkan untuk    dianalisis.  Beberapa  tahapan  dalam pre-processing , including  cleansing,  convert  negation,  convert emoticons,  case  folding,  tokenization,  filtering  stopword  dan  stemming dalam  bahasa  Indonesia.  Gambar  3 menunjukkan  isi  dari  operator  “ Subprocess ”.  Dalam  hal  ini,  digunakan  untuk  “ Remove  URL”,  “convert negation”, “convert emoticons”.
Gambar 3. Konten dari operator subprocess
Gambar  4  menunjukkan  konten  operator  " Process  Documents ",  yang  digunakan  oleh  operator  " transform cases”, “tokenize”, “stopword filters " dan "stem" dalam bahasa Indonesia.
Gambar 4. Konten dari operator process document
Berikut ini adalah uraian terperinci tentang tahapan pre-processing di atas:
2.3.1 Cleansing

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2051
Cleansing adalah  tahap  di  mana  karakter  dan  tanda  baca  yang  tidak  diperlukan  dihapus  dari  text.  Ia  bekerja untuk mengurangi noise pada dataset . Contoh karakter yang dihilangkan seperti URL, tag (#), tanda baca seperti titik (.), Koma (,) dan tanda baca lainnya. Ini adalah contoh dari kalimat pembersihan data, masukan “ Insyallah dengan menabung di bank syariah terhindar dari riba. Riba sendiri dosanya lebih besar dari zina dg ibu sendiri. ?? https://t.co/4135YaBn7z”, Kemudian output“ insyallah tabung bank syariah hindar riba dosa lebih besar zina ibu”

## 2.3.2 Convert Negation
Dalam  bahasa  Indonesia,  ada  kata  “tidak”,  “tidak”,  “tidak”,  “kurang”,  “tidak”  yang  disebut  kata  negasi  yang merupakan  kata  yang  dapat  membalikkan  makna  kata  yang  sebenarnya.  Ini  adalah  contoh  negasi  konversi kalimat, input ” RT @KHMLuqman: Tidak riba. Mereka yg meribakan Bank harus belajar qiwaidul fiqh d ushul fiqH  serta  Maqashid  syariah  lbh  dalam  https://t.co/ � ”, output ” rt  @khmluqman:  tidak_riba.  mereka  yg meribakan bank harus belajar qiwaidul fiqh d ushul fiqh serta maqashid syariah lbh dalam https://t.co/ � ”.

## 2.3.3 Convert Emoticon
Emosi adalah ekspresi yang diwakili oleh kombinasi huruf, tanda baca, dan angka. biasanya emotikon digunakan untuk  mengekspresikan  suasana  hati  yang  dirasakan.  Convert  Emoticons  adalah  salah  satu  cara  untuk mengekspresikan  ekspresi  perasaan  secara  tekstual.  Ini  adalah  contoh  dari  kalimat  convert  emoticon, input ” Setelah ngejelasin latar belakang kampus ke user. ?? : Kamu siap kerja di bank? ?? : Iya lah anzeng ?? : Kamu ga takut riba? ?? : Ga bu, kenapa harus takut? ?? : Ya soalnya kan ada yang bilang riba haram ?? : Ga masalah buat saya, saya suka keharaman”, output ” setelah ngejelasin latar belakang kampus ke user. kesal : kamu siap kerja di bank? kesal : iya lah anzeng kesal : kamu ga takut riba? kesal : ga bu, kenapa harus takut? kesal : ya soalnya kan ada  yang  bilang  riba  haram  kesal  :  ga  masalah  buat  saya,  saya  suka  keharaman”.  Berikut  adalah  salah  satu contoh kata convert emoticon :
Tabel 2. Contoh Convert Emoticon Sebelum Sesudah :( :'( :[ ;( :/ ): x( --” :# :-@ :c :f ;( :v :x :s )”: *_* Sedih :) :] (^_^) ^^v <3 ^^ ^_^ 0:) <:} :* (^.^) =) :3 Senang

## 2.3.4 Case Folding
Dalam  menulis tweet ,  harus  ada  bentuk  huruf  yang  berbeda,  tahap  ini  adalah  proses  keseragaman  huruf, keduanya  adalah  huruf  kecil  atau  huruf  besar.  Ini  adalah  contoh  case-folding  sentence, input ” RT @KHMLuqman:  Tidak  riba.  Mereka  yg  meribakan  Bank  harus  belajar  qiwaidul  fiqh  d  ushul  fiqH  serta Maqashid syariah lbh dalam https://t.co/ � ” dan output ” rt @khmluqman: tidak riba. mereka yg meribakan bank harus belajar qiwaidul fiqh d ushul fiqh serta maqashid syariah lbh dalam”.

## 2.3.5 Tokenization
Suatu proses dengan memotong atau memecah kalimat menjadi beberapa kata-kata. Hasil deduksi disebut token. Dalam beberapa kasus, proses tokenization juga dengan menghilangkan tanda baca yang tidak perlu. Ini adalah contoh kalimat tokenization, input ” RT @KHMLuqman: Tidak riba. Mereka yg meribakan Bank harus belajar qiwaidul  fiqh  d  ushul  fiqH  serta  Maqashid  syariah  lbh  dalam  https://t.co/ � ”, output rt  khmluqman  tidak  riba mereka yg meribakan bank harus belajar qiwaidul fiqh d ushul fiqh serta maqashid syariah lbh dalam httpstco””.

## 2.3.6 Filtering
Merupakan  tahap  menghilangkan  kata-kata  yang  muncul  dalam  jumlah  besar  tetapi  tidak  memiliki  makna (stopwords). Ini adalah contoh dari stopwords kalimat, input ” Setelah ngejelasin latar belakang kampus ke user. ?? : Kamu siap kerja di bank? ?? : Iya lah anzeng ?? : Kamu ga takut riba? ?? : Ga bu, kenapa harus takut? ?? : Ya soalnya kan ada yang bilang riba haram ?? : Ga masalah buat saya, saya suka keharaman”, output ” ngejelasin latar kampus user. ?? : kerja bank? ?? : anzeng ?? : takut riba? ?? : bu, takut?  ?? : bilang riba haram  ?? :  saya, suka keharaman”.
Tabel 3. Contoh Stopwords ada di kalau pada yaitu aku dia kami saja bila bapak ini lalu tentu hari berbagai itu lewat untuk masa cara jadi meski yang tapi cuma juga oleh wan hal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2051

## 2.3.7 Stemming
Stemming adalah  tahap  untuk  menjadikan  kata  suffix  menjadi  kata-kata  dasar  sesuai  dengan  aturan  Indonesia yang benar. Ini adalah contoh kalimat stemming, input ” rt riba meribakan bank belajar qiwaidul fiqh ushul fiqh maqashid  syariah  lbh”,  output  ” rt  riba riba  bank  ajar  qiwaidul  fiqh  ushul  fiqh  maqashid  syariah  lbh”.  Berikut adalah contoh kata dari stemming :
Tabel 4. Contoh Kata Stemming Sebelum Sesudah adanya ada akhiri akhir sebelum belum diberikan beri secukupnya cukup dipergunakan guna

## 2.3.8 Weighting Word
Weighting Word adalah  mekanisme  memberi  skor  kemunculan  kata  dalam  dokumen  teks  dan    untuk menghitungnya dapat menggunakan Persamaan
𝑡𝑓 − 𝑖𝑑𝑓 𝑡,𝑑 = 𝑡𝑓 𝑑 ∗  𝑖𝑑𝑓 𝑡 (1)
Term frequency (tf) adalah frequency occurrence (t) didalam document (d).
2.4 Classification Of Sentiment Analysis
Setelah pre - processing data,  langkah  selanjutnya  adalah  klasifikasi  analisis  sentimen.  Tahap  ini  adalah  tahap untuk  memberikan  pelatihan  dan  mengimplementasikan  berbagai  algoritma  penambangan  data.  Gambar  5 menunjukkan  isi  dari  operator  " Cross - Validation "  dalam  aplikasi rapidminer .  Dalam  hal  ini,  menggunakan operator klasifikasi K-NN
Gambar 5. Konten dari operator cross validation
Pemahaman lebih rinci dari K-NN : Algoritma  K-Nearest  Neighbor  ( K-NN )  adalah  metode  untuk  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan  data pembelajaran yang paling dekat dengan objek. Oleh karena itu, untuk membuat prediksi dengan K-NN , kita perlu mendefinisikan metrik untuk mengukur jarak antara titik kueri dan kasus dari contoh sampel. Salah satu pilihan paling populer untuk mengukur jarak ini dikenal sebagai Euclidean.
𝜋 = 1(𝑥 1 . 𝑓 1 ) =∽ √𝑥 − 𝑝 (2)
Di mana x dan p masing-masing adalah titik query dan contoh kasus. Karena prediksi K-NN didasarkan pada asumsi intuitif bahwa objek yang jaraknya dekat berpotensi sama, masuk akal  untuk  membedakan  antara  tetangga  terdekat  K  ketika  membuat  prediksi.  Biarkan  titik  terdekat  antara tetangga  terdekat  K  memiliki  lebih  banyak  suara  dalam  memengaruhi  hasil  dari  titik  permintaan.  Ini  dapat dicapai  dengan  memperkenalkan  seperangkat  bobot  W,  satu  untuk  masing-masing  tetangga  terdekat,  yang ditentukan oleh kedekatan relatif masing-masing tetangga dengan memperhatikan titik permintaan.
∑ 𝑊( 𝑥 𝑖=1 𝑥 0 . 𝑥 1 ) = 1 (3)
Jadi, untuk masalah klasifikasi, maksimum y diambil untuk setiap variabel kelas.

## 2.5 Evaluasi dari Sentimen Analisis
Setelah  proses  klasifikasi  analisis  sentimen  selesai,  diperlukan  satu  langkah  lagi  untuk  menentukan  kualitas proses yang telah dilakukan, yaitu mengevaluasi hasilnya. Pada tahap ini, perhitungan yang dilakukan akan diuji dengan  parameter accuracy,  precision,  dan  recall .  AccuracIy  (A)  adalah  jumlah  dokumen  yang  dikelompokan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2051
dengan  benar,  baik  Benar  Positif  maupun  Benar  Negatif.  Menghitung  nilai  akurasi  dapat  menggunakan persamaan:
Accuracy = (𝑇𝑁+𝑇𝑃) (𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝑇𝑃+𝐹𝑁) 𝑥 100 % (4)
Precision adalah  berapa  banyak  hasil  pemrosesan  relevan  dengan  informasi  yang  dicari.  Dapat  juga  diartikan, precision  merupakan  klasifikasi True Positive dan  semua  data  diprediksi  sebagai  kelas  positif.  Untuk menghitungnya dapat menggunakan persamaan:
Precision = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) 𝑥 100 % (5)
Sedangkan Recall (R) adalah berapa banyak dokumen yang relevan dalam koleksi yang dihasilkan oleh sistem. Dengan  kata  lain, recall adalah  jumlah  dokumen yang  memiliki  klasifikasi  Benar Positif  dari  semua  dokumen yang benar-benar positif (termasuk False Negative ). Menghitung nilai recall dapat menggunakan persamaan:
Recall = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) 𝑥 100 % (6)
Variabel seperti TP, TN, FP, dan FN berasal dari confusion matriks. Untuk penjelasan lebih rinci:
Tabel 5. Confusion Matrix Prediksi Ya Prediksi Tidak True Ya TP FN True Tidak FP TN
Setelah  data  dikumpulkan,  data  akan  dibagi  menjadi  data  training  dan  data  testing.  Pembagian  data  akan dilakukan  dengan  menggunakan  metode cross validation N- fold untuk  menghilangkan  bias  kata. Cross validation N- fold membagi  dokumen  menjadi  n  bagian.  Dalam  satu  set  percobaan  akan  dilakukan  n  potongan percobaan klasifikasi dokumen dengan setiap percobaan menggunakan satu bagian sebagai pengujian data, (n-1) / 2 bagian sebagai dokumen berlabel, dan (n-1) / 2 bagian lain sebagai dokumen tidak berlabel yang akan ditukar setiap percobaan sebanyak n kali. Kumpulan dokumen yang dimiliki pertama kali disortir secara acak sebelum dimasukkan  ke  dalam flip .  Hal  ini  dilakukan  untuk  menghindari  pengelompokan  dokumen  dari  satu  kategori tertentu pada flip .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  Sentimen  Riba  Pada  Bunga  Bank  Berdasarkan  Data Twitter menggunakan  algoritma K-NN dilakukan dengan memasukkan dataset tweet pada twitter menggunakan tools , dimana dataset tersebut akan melalui tahap training , selanjutnya divalidasi dengan fitur cross validation , dan hasilnya dilihat di apply model .
3.1 Pengolahan Dataset dengan Metode K-NN
Gambar 6. Proses Utama Dari Rapidminer
Gambar  6  menunjukkan  proses  utama  dalam  aplikasi rapidminer .  Operator  "Read  Excel"  digunakan  untuk membaca data dalam file Excel. Operator "Subprocess" dan operator "Document Process" digunakan untuk pre - processing .  Operator  " Cross Validation "  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  evaluasi  analisis  sentimen  dengan eksperimen yang dilakukan sepuluh kali (validasi silang 10 kali lipat).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2051
Gambar 7. Prediksi Hasil dari Rapidminer
Gambar 7 menunjukkan hasil prediksi dalam aplikasi rapidminer. Melihat pada sentimen dan juga label prediksi dari yang sama seperti label sentimen.
Berikut ini menjelaskan hasil confusion matriks  algoritma K-NN dari rapidminer : Proses testing mendapatkan nilai auc sebesar 78,2 % yang dapat dilihat pada gambar 8 dibawah ini:
Gambar 8. Nilai AUC Dalam Grafik ROC
Pengujian menggunakan metode K-NN mendapatkan nilai confusion matrix sebagai berikut : True Positive (TP) = 46 record True Negative (TN) = 74 record False Positive (FP) = 28 record False Negative (FN) = 22 record
Gambar 9. Hasil Confusion Matrix
Dari matriks konfigurasi pada gambar 9, nilai rata-rata akurasi, precision dan penarikan ditampilkan pada tabel 6 dengan perhitungan menggunakan rumus (4), (5), (6).
Tabel 6. Nilai dari Accuracy , Precision , dan Recall
metode accuracy precision Recall K-NN 70,59% 69,87% 62,32% Accuracy = (74+46)
(74+22+46+22) 𝑥 100 %
=70,59 %

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2051
Hasil ini menunjukkan Akurasi K-NN 70,59%. Hasil untuk Precision 69,87%. Sementara hasil untuk Recall K- NN 62,32%. Jadi dapat dilihat bahwa classifier K-NN cukup baik untuk digunakan dengan dataset media sosial karena memberikan prediksi yang lebih akurat dan tepat.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  upaya  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  analisis  dari tweet di Twitter pada berbagai pendapat tentang riba pada bunga bank di Indonesia. Untuk meringkas pandangan masyarakat tentang riba  pada  bunga  bank,  teknik  penambangan  teks  digunakan,  dan  penambangan  data  menggunakan  algoritma klasifikasi K-NN untuk  memprediksi  label  dalam  dataset. Hasilnya menunjukkan Akurasi K-NN 70,59%. Hasil untuk Precision 69,87%. Sementara hasil untuk Recall K-NN 62,32%. Jadi dapat dilihat bahwa classifier K-NN cukup  baik  untuk  digunakan  dengan  dataset  media  sosial  karena  memberikan  prediksi  yang  lebih  akurat  dan tepat. Di masa depan, kita harus menggunakan dataset yang lebih besar dan lebih kompleks dengan peningkatan jumlah label dan jangkauan sentimen tweet riba pada bunga bank yang lebih banyak dan dapat mencakup bahasa Indonesia non - standar .

## REFERENCES
[1] M. Majdalawieh, F. Marir, and I. Tiemsani, “Developing Adaptive Islamic Law Business Processes Models for Islamic Finance and Banking by Text Mining the Holy Qur’an and Hadith,” Proc. - 2017 IEEE 15th Int. Conf. Dependable, Auton. Secur. Comput. 2017 IEEE 15th Int. Conf. Pervasive Intell. Comput. 2017 IEEE 3rd Int. Conf. Big Data Intell. Compu , vol. 2018-Janua, pp. 1278–1283, 2018.
[2] A.  Kafabih  and A.  Manzilati,  “Analysis of  Kafabih,  A.,  &  Manzilati,  A.  (2018).  Analysis  of  Preferable  Occupation between Merchant and Islamic Bank Clerk in Bank Syariah Mandiri (BSM) Based on a Hadith about Riba. Iqtishadia, 11(2), 264. https://doi.org/10.21043/iqtishadia.v11i2.2751Pr,” Iqtishadia , vol. 11, no. 2, p. 264, 2018.
[3] A. Louhichi, S. Louati, and Y. Boujelbene, “Market-power, stability and risk-taking: an analysis surrounding the riba- free banking,” Rev. Account. Financ. , vol. 18, no. 1, pp. 2–24, 2019.
[4] U.  Suharto,  “Riba  and  interest  in  Islamic  finance:  semantic  and  terminological  ıssue,” Int.  J.  Islam.  Middle  East. Financ. Manag. , vol. 11, no. 1, pp. 131–138, 2018.
[5] M. A. Choudhury, A. A. B. Rahman, and A. Hasan, “Trade versus riba in the Qurʾān with a critique of the role of bank- saving,” International Journal of Law and Management , vol. 60, no. 2. pp. 701–716, 2018.
[6] Z.  Jianqiang  and  G.  Xiaolin,  “Comparison  research  on  text  pre-processing  methods  on  twitter  sentiment  analysis,” IEEE Access , vol. 5, no. c, pp. 2870–2879, 2017.
[7] A. Rane and A. Kumar, “Sentiment Classification System of Twitter Data for US Airline Service Analysis,” Proc. - Int. Comput. Softw. Appl. Conf. , vol. 1, pp. 769–773, 2018.
[8] B. Melli and M. Allahyarifard, “It-Based Usury Free Financial Innovations,” vol. 4, no. 1, pp. 39–49, 2019.
[9] R.  N.  Chory,  M.  Nasrun,  and  C.  Setianingsih,  “Sentiment  analysis  on user  satisfaction  level  of  mobile  data  services using Support Vector Machine (SVM) algorithm,” Proc.  -  2018  IEEE  Int.  Conf.  Internet  Things  Intell. Syst.  IOTAIS 2018 , pp. 194–200, 2019.
[10]  F. S. Fitri, M. N. S. Si, and C. Setianingsih, “Sentiment analysis on the level of customer satisfaction to data cellular services using the naive bayes classifier algorithm,” Proc. - 2018 IEEE Int. Conf. Internet Things Intell. Syst. IOTAIS 2018 , pp. 201–206, 2019.
[11]  A. Bayhaqy, S. Sfenrianto, K. Nainggolan, and E. R. Kaburuan, “Sentiment Analysis about E-Commerce from Tweets Using Decision Tree, K-Nearest Neighbor, and Naïve Bayes,” 2018 Int. Conf. Orange Technol. ICOT 2018 , pp. 1–6, 2018.
[12]  Mihuandayani, E. Utami, and E. T. Luthfi, “Text mining based on tax comments as big data analysis using SVM and feature selection,” 2018 Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICOIACT 2018 , vol. 2018-Janua, pp. 537–542, 2018.