## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA PADA APLIKASI LINGOKIDS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOUR
Indi Alpian Novansyah 1 , Martanto 2 , Tati Suprapti 3 1,3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan, No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 indialpian@gmail.com

## ABSTRAK
Di  era  modern  ini  perkembangan  teknologi  dan  komunikasi  saat  ini  begitu  pesat  salah  satunya  adalah smartphone.  Aplikasi  pembelajaran  anak-anak  di  smartphone  dapat  meningkatkan  pengalaman  belajar  dengan desain yang menarik dan menyenangkan. Dalam konteks aplikasi pembelajaran anak-anak di smartphone, masih terdapat  banyak  kekurangan  penelitian  yang  menyeluruh  mengenai  pengaruh  desain  anatarmuka  pengguna terhadap efektivitas pembelajaran dan pengalaman pengguna. Dengan adanya pemahaman  mengenai pengaruh desain antarmuka pengguna, pengembang aplikasi pembelajaran dan para pendidik dapat merancang aplikasi yang lebih  efektif  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  karakteristik  anak-anak.  Perbaikan  tampilan  desain  antarmuka menjadi lebih menarik, konsisten, dan memenuhi kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis  sentimen  terhadap  aplikasi  Lingokids  dengan  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor.  Teknik pengumpulan  data  yaitu  dengan  cara  scraping  data  yang  di  konfigurasikan,  kemudian  diproses  dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna positif, negatif, dan juga netral. Dalam penggunaan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dengan dataset 80:20, terlihat peningkatan nilai akurasi seiring bertambahnya nilai K dari 1 (80,29%) menjadi 9 (87,65%). Meskipun nilai akurasi meningkat, evaluasi  melalui  confusion  matrix  menunjukkan  performa  yang  bervariasi  untuk  setiap  kelas.  Kelas  positif memiliki precision dan recall yang tinggi (88,96% dan 99,64%), sementara kelas negatif memiliki performa lebih rendah (precision 79,31% dan recall 46,94%). Hal ini menunjukkan bahwa meskipun akurasi meningkat dengan nilai  K  yang  lebih  tinggi,  model  KNN  masih  memiliki  kesulitan  dalam  mengidentifikasi  kelas  negatif  dengan tepat.
Kata kunci: Teknologi, Aplikasi, Smartphone, K-Nearest Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  modern  ini  perkembangan  teknologi  dan komunikasi saat ini begitu pesat salah satunya adalah smartphone.  Smartphone  telah  menjadi  bagian  yang sangat  penting  bagi  kehidupan  manusia  saat  ini, termasuk pada kalangan anak-anak. Anak-anak sering menggunakan  smartphone  sebagai  saran  untuk bermain game,  menonton video  youtube, dan  juga di gunakan  untuk  pembelajaran.  Anak-anak  usia  dini hidup dalam dunia bermain, karena itulah dibutuhkan suatu media pembelajaran yang tidak hanya interaktif, namun juga menarik. Metode pembelajaran konvensional  yaitu  masih  menggunakan  buku  dan poster  dalam  mengenalkan  nama,  belajar  berhitung, dan lainnya yang cenderung monoton membuat minat belajar  anak  menurun.  Sehingga  membutuhkan metode pembelajaran yang baru agar dapat meningatkan semangat belajar anak.
Aplikasi  pembelajaran  untuk  anak-anak  di smartphone  dapat  meningkatkan  pengalaman  belajar dengan  desain  yang  menarik  dan  menyenangkan. Dalam  konteks  aplikasi  pembelajaran  anak-anak  di smartphone,  masih  terdapat  banyak  kekurangan penelitian  yang  menyeluruh  mengenai  pengaruh desain  anatarmuka  pengguna  terhadap  efektivitas pembelajaran  dan  pengalaman  pengguna.  Penelitian- penelitian  yang  ada  umumnya  masih  terbatas  dan belum  memberikan  pengalaman  yang  menyeluruh
tentang bagaimana desain antarmuka pengguna dapat mempengaruhi pembelajaran anak-anak di smartphone. Pada usai 3 sampai 6 tahun ini  anak-anak lebih  cenderung  dalam  masa  untuk  bermain  apalagi dizaman  modern  sekarang,  anak-anak  lebih  memilih bermain game online maupun offline dikarenakan dari segi permainanya. Game online sendiri memiliki fitur yang  menarik  yang  mendorong  anak-anak  tertarik bermain  game  sehingga  tidak  ada  lagi  waktu  untuk belajar. Masalah lainnya adalah fitur dari aplikasi kids games  yang agak sulit dimengerti karena kurang  nya arahan langkah apa yang harus di lakukan selanjutnya sehinga  membuat anak-anak  bingung apa  yang harus anak-anak  lakukan  sehingga  membuat  anak-anak cepat bosan.
Beberapa  penelitian  yang  berkaitan  telah dilakukakan  sebelumnya,  seperti  dalam  penelitian yang berjudul “Sentiment Analysis Of Reksadana On Bibit  Applications  Using  The  Naïve  Bayes  Method And K-Nearest Neighbor (KNN)” [1]. Adanya analisis sentimen  mengenai  bagaimana  pendapat  dari  para pengguna  aplikasi  bibit  reksadana  menggunakan metode  K-nearest  neigbor    (KNN)  dan  naïve  bayes, dengan  hasil  scraping  youtube  sebanyak  33.292  dan scraping  ulasan  sebanyak  30.708  ulasan,  lalu dilakukan  tahap  text  processing  dan  labeling menggunakan  library  textlob  dengan  tingkat  akurasi sebanyak  99%,99%  dan  naïve  bayes  sebanyak
99%,98%  dapat  disimpulkan  bahwa  sentiment  netral lebih banyak dari sentimen positif dan sentimen positif lebih  banyak  dari  sentimen  negatif.  Penelitian selanjutnya  [2]yang  berjudul  “Analisis  Sentimen Masyarakat Twitter Terhadap Piala Dunia U-20 2023 Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor”. Dataset yang digukakan terdiri dari query dengan istilah ‘U20HARUSJADI’ dan ‘KITAMAUMAINBOLA’  di  jejaring  social  twitter. Analisis  dari  223  tweet  menggungkapkan  sentiment positif 72,84% dan sentiment negatif 27,16% sejak 1 maret sampai 30 april 2023. Hasil pengujian di peroleh dengan  menggunakan nilai  K=9 dengan akurasi 43% presisi  35%  dengan  recall  100%.  Penelitian selanjutnya  [3]  yang  berjudul  “Analisis  Big  Data Sentimen Konsumen UMKM Sektor Kuliner Menggunakan  Multi-Label  K-Nearest  Neighbor”. Penelitian  ini  berfokus  pada  kasus  multiclass classification  dan  pemilihan  hyperparameter  K  tanpa teknik GridSearchCV terhadap hasil akurasi klasisfikasi.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  pada aplikasi  pembelajaran  anak-anak  di  smartphone. Penelitian  ini  akan  mengevaluasi  dan  menganalisis secara  menyeluruh  terhadap  elemen-elemen  desain antarmuka  pengguna  seperti  tata  letak,  ikon,  warna, dan  fitur-fitur  yang  digunakan  dalam  aplikasi pembelajaran anak-anak di smartphone. Penelitian ini juga mengatasi permasalahan sentimen karena eberapa aplikasi kids games mungkin memiki masalah seperti kurangnya konten edukatif, ketidakcocokan usia, atau masalah  teknis.  Pendapat  dan  pengalaman  pengguna dalam  menggunakan  aplikasi  kid  games  sanngat penting untuk mengukur keberhasilan dan efektivitas aplikasi  tersebut.  Analisis  sentimen  pengguna  dapat memberikan wawasan yang berharga tentang bagaimana  orangtua  dan  anak  menghadapi  masalah ini.
Metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adlaah sebuah  algoritma  dalam  machine  learning  yang digunakan  untuk  klasisfikasi  dan  regresi.  K-NN bekerja  dengan  cara  mencari  sejumlah  tetangga terdekat  (K)  dari  sebuah  titik  data  yang  belum diklasifikasikan  atau  di  prediksi,  dan  kemudian mengambil  mayoritas kelas atau nilai target terdekat. Metode  ini  sederhanan  dan  juga  mudah  di impementasikan,  tetapi  sangat  sensitive  terdapat pemilihan  parameter  K.  K-NN  juga  sangat  cocok untuk data dengan karakteristik yang kurang kompleks dan  dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang  seperti pengenalan  pola,  pengolahan  citra,  dan  pemroresan teks.  Namun,  performanya  cenderung  menurun  jika dataset  sanagt  besar  atau  memiliki  dimensi  yang tinggi.
Implikasi  dari  adanya  penelitian  ini  adalah, pengembang aplikasi dapat mengindentifikasi kelemahan  dari  aplikasi  yang  mereka  buat  dan memperbaiki untuk meningkatkan kualitas pendidikan dan  hiburan  kepada  anak-anak.  Pengembang  aplikasi
juga  dapat  merancang  perangkat  lunak  yang  lebih responsif terhadap kebutuhan pengguna dan meningkatkan  interaktivitas  untuk  penngalaman belajar.  Orang  tua  juga  dapat  memanfaatkan  hasil penelitian  ini,  karena  mereka  dapat  memilih  aplikasi yang tepat untuk anak-anak mereka. Penelitian ini juga mendukung  tentang  pentingnya  pemilihan  konten yang pantas untuk anak-anak dalam dunia yang serba digital saat ini. Hasil penelitian ini juga dapat emmicu kolaborasi  antar  pengembang  aplikasi,  pendidik,  dan orang  tua  untuk  menciptakan  standart  baru  dalam aplikasi pendidikan anak-anak. Selanjutnya membantu membangun literasi digital anak-anak sejak usia dini, mengjarkan mereka bagaimana menggunakan teknologi secara positif dan juga aman. Penelitian ini juga  diharapkan  dapat  menjadi  pedoman  untuk membuka peluang lebih lanjut dalam di bidang ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Analisis Sentimen
Analisis sentimen merupakan suatu bidang studi untuk  menganalisis  pendapat  orang  terhadap  entitas seperti produk, layanan, organisasi, individu, masalah, peristiwa,  dan  topik.  Analisis  sentimen  ini  berfokus pada pendapat seseorang  yang  mengekspresikan atau menyiratkan  sentimen  positif,  negatif,  dan  netral kebanyakan  analis  sentimen  ini  berkaitan  dengan orang-orang di media sosial.[4]

## 2.2. K-Nearest Neighbors
Algoritma  K-Nearest  Neighbors  adalah  penentu klasifikasi  berdasarkan  contoh  dasar  yang  tidak membangun, representasi deklaratif eksplisit kategori, tetapi  bergantung  pada  label  kategori  yang  melekat pada  dokumen  pelatihan  mirip  dengan  dokumen  tes. Algoritma K-Nearest Neighbors adalah sebuah metode klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data  training yang  jaraknya  paling  dekat.  K-Nearest  Neighbors memiliki prinsip sederhana, bekerja berdasarkan jarak terpendek  dari  sampel  uji  ke  sampel  latih.  Menurut Safitri.[5]  algoritma  k-nearest  neighbors  memiliki tahapan:
1. Menentukan parameter k (jumlah tetangga paling dekat).
2. Tentukan  bobot  untuk  setiap  term  dengan menggunakan Term Weighting TF-IDF.
3. Hitung  kemiripan  antar  dokumen  dengan menggunakan cosine similarity.
4. Urutkan hasil perhitungan cosine similarity dari besar ke kecil.
5. Ambil sebanyak K yang paling tinggi kemiripannya dengan dokumen yang diklasifikasikan, tentukan kelasnya.

## 2.3. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah metode yang digunakan untuk perhitungan akurasi, nilai recall, precision.[5]
Tabel 1. Model confusion matrix Pred.positif Pred.negatif True positif TP FN True negatif FN TN
Dari Tabel 1 dapat di lihat bahwa :
a. TP (True Positive) = Jumlah prediksi yang benar dari data yang relevant.
b. FP (False Positive) = Jumlah prediksi yang salah dari data yang tidak relevant.
c. FN (False Negative) = Jumlah prediksi yang salah dari data yang tidak relevant.
d. TN (True Negative) = Jumlah prediksi yang benar dari data yang relevant.

## 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2) 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 =× 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (3) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑠𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (4)

## 2.4. Literature Review
Pada  penelitian  yang  berjudul  Klasifikasi Komentar pada Pembelajaran E-Learning menggunakan  Analisis  Sentimen  dengan  Metode  K- Nearest  Neighbour  yang  dilakukan  oleh  Prasetyo Maulidina  &  Abdurrachman  Bachtiar,  pada  tahun 2022.  Pembelajaran  interaktif  merupakan  salah  satu metode  pembelajaran  yang  diminati  terutama  disaat pandemic  seperti  hari  ini.  Salah  satu  dari  metode pembelaran  paling  interaktif  yang  perkembangannya sangat cepat adalah pembelajran interaktif berbasis e- learning.  Dengan  demikian  penelitian  ini  mencoba mengklasifikasikan  komentar  pada  pembelajaran  e- learning. Proses pengklasifikasian dilakukakn menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbour.  Pada proses  analisis  sentimen  ini  terdapat  4  proses  utama yaitu  Text  Processing,  Term  Weighting  (TF  IDF), penghitungan Cosine Similarity, dan terakhir klasifikasi menggunakan metode K_nearest Neighbour.  Dari  hasil  pengujian,  diketahui  bahwa hasil  akurasi  yang  terbaik  sebesar  87,71%  diperoleh sat nilai K=1, dan 71,42% menggunakan nilai K=2.[6]
Pada penelitian yang berjudul Analisis Sentimen Pada  Ulasan  Aplikasi  Generative  Pre-Trained Transformer  GPT  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbour  (KNN)  yang  dilakukan  oleh  Fahriza  & Riza,  pada  tahun  2023.  Teknologi  chatbot  semakin populer  dan  aplikasi  yang  menggunakan  model generatif seperti GPT seakin banyak digunakan. GPT merupakan  model  Bahasa  yang  dilatih  dengan  data yang  besar  untuk  menghasilkan  teks  yang  mirip dengan  teks  manusia.  Namun,  penting  untuk memahami sentimen atau pendapat pengguna terhadap
aplikasi chat generatif ini. Penelitian ini mendapatkan hasil  dengan  nilai  K=9  dengan  akurasi  0.966,  presisi 0.483,  dan  recall  0.5  dan  terakhir  F1  score:0.491. Dalam hasil ini akurasi model menunjukan 0.966 atau sekitar  96.6%  dengan  sentimen  positif  83.64%, sentimen negatif 3.48%, dan netral 3.27%.[7]
Selanjutnya  penelitian  yang  berjudul  Analisis Sentimen Pengguna Transportasi Online Maxim Pada Instagram  Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  dan K-Nearest  Neighbor  yang  dilakukan  oleh  Warraihan pada  tahun  2023.  Transportasi  online  adalah  bentuk transportasi  berbasis  internet  yang  mencakup  semua aspek proses transaksi, termasuk pemesanan, pelacakan  rute,  pembayaran,  dan  penilaian  layanan terhadap  transportasi  online  tersebut.  Penelitian  ini melakukan analisis sentimen terhadap pendapat/opini pengguna maxim di Instagram menggunakan algoritma Naïve Bayes Classfier (NBC) dan K-Nearest Neighbour (KNN). Hasil accuracy pada data sentimen menggunakan algoritma NBC yaitu 81,03% dan pada algoritma  KNN  dengan  nilai  K=3  yaitu  sebesar 80,72%.[8]
Penelitian  selanjutnya  yang  berjudul  Analisis Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  Ganjil  Genap Menggunakan  Metode  K  -  Nearest  Neighbor  (KNN) yang  dilakukan  oleh  Rohmansyah,  pada  tahun  2022. Penerapan system ganjil genap pada rambu lalu lintas merupakan  kebijakan  pemerintah  terutama  untuk mengurangi kemacetan di  ibu kota. Dalam penelitian ini  mencoba  untuk  menganalisis  hasil  sentimen  pada platform  media  sosial  untuk  kebijakan  ganjil  genap tersebut. Pada penelitian ini menggunakan metode K- Nearest Neighbour dan mendapatkan akurasi 75,36% dengan  jumlah  data  sebanyak  350  data  dan menghasilkan 128 sentimen positif dan 222 sentimen negatif.[9]
Penelitian  selanjutnya  yang  berjudul  Analisis Sentimen  Terhadap  Layanan  Internet  Di  Indonesia Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  yang dilakukan  oleh  Saputra  &  Pribadi,  pada  tahun  2023. Analisis  sentimen  terhadap  lambatnya  internet  di Indonesia  ini  sangat  penting  untuk  masyarakat Indonesia.  Tanggapan  klasifikasi  menjadi  sentimen positif  dan  negatif  menggunakan  metode  k-Nearest Neighbor.  Dari  378  opini  pengguna  youtube  yan berhasil  di  kumpulkan,  didapat  121  opini  positif  dan 253  opini  negatif.  Selanjutnya  dioptimasi  dengan rapidminer.  Sehingga  mendapatkan  akurasi  75,42% sedangkan  menggunakan  naïve  bayes  60,71%  dapat disimpulkan  bahwa  metode  K-Nearest  Neighbor tingkat  akurasi  lebih  tinggi  di  bandingkan  Naïve Bayes.[10]
Penelitian  selanjutnya  yang  berjudul  Analisis Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Polemik Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF-IDF  dan  K-Nearest  Neighbor  yang  dilakukakan oleh  Septian,  pada  tahun  2019.  Persepakbolaan Indonesia  belakangan  ini  memiliki  banyak  polemik mulai  dari  kasus  pengaturan  skor,  pergantian  pelatih timnas  senior  hingga  pergantian  ketua  umum
Persatuan  Sepak  bola  Seluruh  Indonesia  (PSSI). Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis sentimen  pada  setiap  kalimat  dari  pengguna  twitter terhadap  persepakbolaan  Indonesia  apakah  memiliki sentimen negatif atau positif menggunakan K-Nearest Neighbor.  Pembobotan  kata  menggunakan  Term Frequency-Invers  Document  Frequency  (TF-IDF). Pada  tahap  validasi  data  dilakukan  pengujian  silang sebanyak  10  kali  menggunakan  k-fold  cross validation, kemudian diklasifikasikan dengan  metode K-Nearest Neighbor dapat menghasilkan akurasi yang cukup baik. Dari 2000 data tweet berbahasa indonesia didapatkan  hasil  akurasi  optimal  pada  nilai  k=23 sejumlah 79.99%.[4]
Penelitian selanjutnya yang berjudul Perbandingan  Akurasi  dan  Waktu  Proses  Algoritma K-NN  dan  SVM  dalam  Analisis  Sentimen  Twitter yang  dilakukan  oleh  Nasution  &  Hayaty,  pada  tahun 2019.  Masalah  yang  dibahas  dalam  penelitian  ini adalah perbandingan kinerja dua algoritma klasifikasi untuk  analisis  sentimen,  yaitu  K-Nearest  Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM). Analisis sentimen  adalah  proses  mengidentifikasi  sentimen positif, negatif, atau netral dari teks. Terdapat dua jenis metode  pembelajaran  mesin  yang  dapat  digunakan untuk  analisis  sentimen:  supervised  learning  dan unsupervised learning. Hasil pada perhitungan akurasi menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine lebih unggul dengan nilai 89,70% tanpa K-Fold Cross Validation  dan  88,76%  dengan  K-Fold  Cross Validation. Sedangkan pada perhitungan waktu proses metode  K-Nearest  Neighbor  lebih  unggul  dengan waktu proses 0.0160s tanpa K-Fold Cross Validation dan 0.1505s dengan K-Fold Cross Validation.[11]

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan seperti  yang  ditunjukan  pada  gambar  1  sebagai berikut:
a. Data Selection Pada  tahapan  ini  penelitian  ini  melakukan pengambilan  data  ulasan  pada  playstore  30 Oktober  2023.  Sebelum  melakukan  pengambilan
data peneliti harus mengkonfigurasi pada googgle collab  yang  menggunakan  Bahasa  pyton  agar pengambilan  data  bias  dilakukan.  Peneliti  juga memilih  data  mana  saja  yang  di  ambil  seperti rating,  nama,  tanggal,  dan  yang  paling  terping ulasan. Data yang diambil hanya data ulasan yang terdapat pada aplikasi Lingokids.
b. Preprocesing Dari data yang sudah di ambil, setelah itu data akan masuk tahap preprocessing. Berikut adalah tahapan preprocessing:
1. Cleaning merupakan menghapus data duplikat, data  yang  tidak  relevan,  atau  data  yang mengganggu, seperti noise
2. Case  Folding merupakan  proses  untuk mengubah semua data menjadi huruf kecil.
3. Tokenizing  merupakan  proses  pemecahan sekumpulan karakter dalam suatu teks kedalam satuan  kata,  pada  proses  ini  juga  dapat menghilangkan karakter pembatas, menghapus angka, dan karakter yang bukan huruf.
4. Stopwords  merupakan  proses  menghilangkan kata yang tidak miliki makna atau tidak penting menggunakan  stopword  list  seperti  kok,  lah, dll.
5. Stemming  merupakan  proses  pencarian  kata dasar dari tiap kata. Pada penelitian ini peneliti menggunakan sebuah file yang berisi imbuhan yang bertujuan untuk menghilangkan imbuhan untuk mendapatkan akar kata.
6. Labeling  merupakan  proses  menandai  atau memberikan  klasifikasi  tertentu  kepada  teks atau ulasan pengguna berdasarkan sentimen.
7. Split data merupakan proses membagi data set seperti data training (data latih) dan data testing (data uji).
c. Transformation Setelah  selesai  tahap  preprocesing  selanjutnya, melakukan tahap transformation dengan menggunakan Term Weighting (TF-IDF) merupakan proses untuk memberikan pembobotan kata  dengan  mencari  nilai  Term  Frequency  (TF), kemudian  mencari  nilai  Document  Frequency (DF),  lalu  mencari  nilai  Invers  Document Frequency  (IDF)  setelah  itu  baru  menghitung bobot.
d. Data Mining Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pemodelan terhadap  data  ulasan  yang  sudah  dilakukan preprocessing. Kemudian pada tahapan pemodelan ini  peneliti  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor  untuk  mendapatkan  nilai  sentimen positif dan sentimen negatif dari data ulasan.
e. Evaluation Setelah semua tahap selesai, kemudian melakukan proses  evaluasi.  Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan evaluasi  metode  klasifikasi  dengan  mengukur performa menggunakan confusion matrix terhadap algoritma K-Nearest Neighbor.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Penelitian ini menggunakan teknik scrapper data dengan  menggunakan  library  ‘google-play-scraper untuk mengambil data ulasan dari aplikasi  Lingokids yang  didukung  menggunakan  Bahasa  pemograman python  yang  kemudian  di  eksekusi  menggunakan Google  Collab. Data  yang di ambil  berupa  informasi seperti username, waktu, rating ulasan, dan isi konten ulasan.  Peneliti  mengambil  1761  review  teratas  yang di urutkan berdasarkan kaitan dengan topik penelitian. Dengan  Teknik  scrapping  data  ini,  peneliti  dapat dengan mudah mengumpulkan data ulasan yang cukup besar dari Google Play Store.

## 4.2. Preprocesing
Pada  tahapan  ini  mencakup  beberapa  teknik. Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  yang  dilakukan selama data preprocessing:
1. Cleaning  merupakan  menghapus  data  duplikat, data  yang  tidak  relevan,  atau  data  yang mengganggu, seperti noise.
2. Case folding merupakan proses untuk mengubah semua data menjadi huruf kecil atau huruf besar.
3. Tokenizing  merupakan  proses  memisahkan teks menjadi  unit-unit  kecil  atau  disebut  dengan token.
4. Stopword merupakan proses untuk
menghilangkan kata yang tidak memiliki makna.
5. Stemming merupakan proses menghapus imbuhan  kata  sehingga  kata-kata  tersebut  dapat diidentifikasi sebagai bentuk dasar yang sama.
6. Labeling  merupakan  proses  yang  dilakukan untuk  menentukan  nilai  sentimen  berdasarkan nilai score.
7. Split  data  merupakan  proses  membagi  data menjadi data latih dan data uji.

## 4.3. Transformation
Transformasi data adalah proses untuk mengubah atau  memanipulasi  data  dari  satu  bentuk  ke  bentuk yang  berbeda.  Pada  transfromasi  data  ini  peneliti menggunakan  salah  satu  ekstraksi  fitur  untuk tranformasi  data  yaitu  TF-IDF.  TF-IDF  adalah  satu- satunya  transformasi  yang  sering  digunakan  dalam kasus analisis sentimen yang berfungsi mengubah teks menjadi bilangan numerik.

## 4.4. Data Mining
Data mining adalah proses analisis besar data set unutk  mengidentifikasi  pola  atau  infomasi  yang bermanfaat  dan  bermakna.  Pada  tahap  ini  dilakukan penerapan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk melakukan  analisis  sentimen  pada  data  ulasan pengguna  yang  ada  pada  aplikasi  Lingokids. Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  sering digunakan  dalam  analisis  sentimen  karena  sifatnya yang relatif mudah dipahami, mudah diimplementasikan, dan dapat memberikan hasil yang cukup  baik  dalam  beberapa  kasus.  Data  yang  akan
digunakan  adalah  data  yang  telah  melalui  tahapan seperti  preprocessing  dan  transformasi.  Pada tahapan ini  maka data akan di split  jadi 3  model  yaitu 60:40, 70:30,  dan  80:20.  Data  akan  dilatih  dengan  tetangga terdekat dengan nilai K=1, K=3, K=5, K=7, dan K=9.
Tabel 2. Hasil akurasi dengan split data
Perbandingan Akurasi Algoritma KNN K=1 K=3 K=5 K=7 K=9 60:40 80,15 % 80,15%  81,32%  82,21%  84,85% 70:30 76,86%  80,00%  80,20%  80,98%  84,90%
80:20 80,29%  79,71%  81,76%  87,06%  87,65%
Dari  Tabel  2.  maka  dapat  disimpulkan  nilai akurasi akurasi meningkat seiring dengan bertambahnya  nilai  K.  dalam  kasus  lain  dari  Tabel  2 nilai  akurasi  relatif  konsisten  seperti  pada  contoh model split 60:40, nilai akurasi relative stabil di sekitar 80-85% ketika  K berubah. Dapat dilihat  juga akurasi tertinggi  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  berada pada  perbandingan  80:20  dengan  nilai  K=9  dan akurasi sebesar 87,65%.

## 4.5. Evaluation
Penelitian ini akan melakukan pengujian dengan menggunakan  confusion  matrix  yang  diperoleh  dari hasil  pembagian  split  data  3  model  dengan menggunakan  algoritma  k-nearest  neighbors  dimana pada  Tabel  2.  Akurasi  dengan  split  data  80:20  lebih tinggi dibandingkan model lainnya.
Tabel 3. Hasil confusion matrix Kelas Pred. Negatif Pred. Netral Pred. Positif True Negatif 23 2 24 True Netral 5 0 10 True Positif 1 0 275
Tabel 3. adalah hasil evaluasi model klasifikasi. Dalam konteks ini, terdapat tiga kelas yang diprediksi oleh  model:  "Negative",  "Neutral",  dan  "Positive". Setiap  sel  di  dalam  confusion  matrix  mencerminkan jumlah  contoh  dari  data  uji  yang  termasuk  dalam kombinasi  tertentu  dari  prediksi  yang  dilakukan  oleh model  dan  nilai  sebenarnya  dari  kelasnya.  Peneliti akan  menjelaskan  lebih  detail  mengenai  confusion matrix lebih detail:
a. Dari  49  contoh  yang  sebenarnya  merupakan kelas "Negative"  model  memprediksi 23 contoh sebagai "Negative" yang benar (true negative), 2 contoh  sebagai  "Neutral"  yang  seharusnya "Negative"  (false  negative)  24  contoh  sebagai "Positive"  yang  seharusnya  "Negative"  (false negative).
b. Dari  15  contoh  yang  sebenarnya  merupakan kelas  "Neutral"  model  memprediksi  5  contoh sebagai  "Negative"  yang  seharusnya  "Neutral" (false positive), 0 contoh sebagai "Neutral" yang
benar  (true  negative),  10  contoh  sebagai "Positive"  yang  seharusnya  "Neutral"  (false negative).
c. Dari  276  contoh  yang  sebenarnya  merupakan kelas  "Positive"  model  memprediksi  1  contoh sebagai  "Negative"  yang  seharusnya  "Positive" (false positive), 0 contoh sebagai "Neutral" yang seharusnya  "Positive"  (false  positive),  275 contoh  sebagai  "Positive"  yang  benar  (true positive).
Dengan menggunakan confusion matrix ini, kita dapat  menghitung  berbagai  metrik  evaluasi  seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk mengevaluasi kinerja model terhadap secara keseluruhan. Berikut perhitungan dari hasil confusion matrix dari Tabel 2.
a. Kelas negatif
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 23 23 + 5 + 1 = 23 29
= 0,7931 = 79,31%                        (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 23 23 + 2 + 24 = 23
49 = 0,4694 = 46,94%                                              (6) 𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 × 0,7931 × 0,4694 0,7931 + 0,4694 = 0,5914 = 59,14%              (7)
b. Kelas positif 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 23275
275 + 24 + 10 = 275 309 = 0,8896 = 88,96%                                                            (8) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 275 275 + 1 + 0
= 275 276 = 0,9964 = 99,44%                                            (9) 𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 × 0,8896 × 0,9964 0,8896 + 0,9964 = 0,9401
= 94,01%               (10)
c. Akurasi keseluruhan
Total True Predictions = TP Negative + TP Neutral + TP Positive = 23 + 0 + 275 = 298
Total Predictions = Total jumlah elemen dalam confusion matrix = 23 + 2 + 24 + 5 + 0 + 10 + 1 + 0 + 275 = 340
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑠𝑦 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 = 298 340 = 0,8765
= 87,65%               (11)

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  dimpulkan bahwa  Nilai  akurasi  cenderung  meningkat  seiring bertambahnya  nilai  K  pada  algortima  K-Nearest Neighbor  dapat  dilihat  pada  model  split  data  80:20 dengan menggunakan nilai K=1 mendapatkan akurasi 80,29%  sedangkan  jika  menggunakan  nilai  K=9 mendapatkan  akurasi  87,65%,  dengan  semakin menambahkan  jumlah  tetangga  terdekat  berarti meningkat  juga  performa  model.  Melalui  confusion matrix,  terlihat  bahwa  performa  model  tergantung pada  kemampuan  memprediksi  setiap  kelas  dengan benar  seperti,  kelas  positif  memiliki  precision  dan recall  yang tinggi  yaitu sebesar 88,96% dan 99,64%, sedangkan  kelas  negatif  menunjukan  perfoma  yang lebih  rendah  dengan  precision  79,31%  dan  recall 46,94%.  Beberaa  saran  yang  dapat  dilakukan  untuk penelitian  selanjutnya  seperti.  Melakukan  penelitian lebih  lanjut  mengenai  pengoptimalan  model,  dapat dilihat  performa  model  kelas  negatif  yang  dapat diperbaiki  seperti  pengoptimalan  fitur  atau  teknik preprocessing yang lebih efektif lagi, membandingkan kinerja  model  K-Nearest  Neighbor  dengan  metode klasifikasi lainnya seperti Naïve bayes dan SVM, dan Melakukan pengujian model pada data set yang lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Fitriyani  and  A.  Triayudi,  “Sentiment Analysis  of  Reksadana  on  Bibit  Applications Using  the  Naïve  Bayes  Method  and  K-Nearest Neighbor (Knn),” J. Ris. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 127–134, 2022, doi: 10.34288/jri.v4i2.304.
[2]  S.  A.  Ramdhani  and  S.  Waluyo,  “ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TWITTER
TERHADAP  PIALA  DUNIA  U-20  2023  DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR ANALYSIS  OF  PUBLIC  SENTIMENT  ON TWITTER  SOCIAL  MEDIA  FOR  THE  2023 U20  WORLD  CUP  IN  INDONESIA  USING THE K- NEAREST NEIGHBOR ( KNN ) AL,” vol. 2, no. September, 2023.
[3]  M. R. Fauzi, R. A. Pratama, P. Laksono, and P. Eosina,  “Penerapan  Big  Data  Menggunakan Algoritma  Multi-Label  K-Nearest  Neighbor dalam  Analisis  Sentimen  Konsumen  UMKM Sektor  Kuliner,” Krea-TIF ,  vol.  9,  no.  1,  p.  9, 2021, doi: 10.32832/kreatif.v9i1.3587.
[4]  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,” J. Intell. Syst. Comput. , vol.
1, no. 1, pp. 43–49, 2019, doi: 10.52985/insyst.v1i1.36.
[5]  A.  D.  Adhi  Putra,  “Analisis  Sentimen  pada Ulasan  pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa dengan  Algoritma  KNN,” JATISI  (Jurnal  Tek. Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[6]  H.  Prasetyo  Maulidina  and  F.  Abdurrachman Bachtiar, “Klasifikasi Komentar pada
Pembelajaran E-Learning menggunakan Analisis Sentimen dengan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6,  no.  5,  pp.  2301–2307,  2022,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[7]  M.  N.  Fahriza  and  N.  Riza,  “ANALISIS SENTIMEN  PADA  ULASAN  APLIKASI CHAT GENERATIVE PRE-TRAINED TRANSFORMER  GPT  MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGHBOR(KNN) Sistematic Literature
Review,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 1351–1358, 2023.
[8]  D. A. Warraihan, I. Permana, Mustakim, and R. Novita, “Analisis Sentimen Pengguna Transportasi  Online  Maxim  Pada  Instagram Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  dan  K- Nearest  Neighbour,”  vol.  7,  no.  3,  pp.  1134– 1143, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6336.
[9]  F.  A.  Rohmansyah,  B.  Bintoro,  and  I.  Santoso, “Analisis Sentimen Terhadap Penerapan Sistem Ganjil  Genap  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor  (Knn),” iKRAITH-INFORMATIKA , vol. 7, no. 2, pp. 165–169, 2022.
[10]  D. Saputra and M. R. Pribadi, “Analisis Sentimen Masyarakat  terhadap  Layanan  Provider  Internet di Indonesia menggunakan SVM,” MDP Student Conf. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  32–41,  2023,  doi: 10.35957/mdp-sc.v2i1.4554.
[11]  M. R. A. Nasution and M. Hayaty, “Perbandingan  Akurasi  dan  Waktu  Proses Algoritma  K-NN  dan  SVM  dalam  Analisis Sentimen Twitter,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.5129.
.