## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 247~257 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Analisis Sentimen Sepak Bola Indonesia pada Twitter menggunakan K-Nearest Neighbors dan Random Forest
1 Dedy Agung Prabowo, 2 Sudianto Sudianto
1,2 Fakutlas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia
1 dedy@ittelkom-pwt.ac.id ; 2 sudianto@ittelkom-pwt.ac.id ;
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-06-15 Revised, 2023-06-19 Accepted, 2023-06-30 Twitter  merupakan  salah  satu  media  sosial  yang  paling  banyak  digunakan saat  ini.  Twitter  memungkinkan  pengguna  untuk  memberikan  berita  dan komentar  terbaru  tentang  peristiwa  yang  sedang  berlangsung  di  Dunia.  Di Indonesia,  laga  final  piala  AFF  Suzuki  Cup  2020  menjadi  perbincangan hangat  karena  untuk  keenam  kalinya  Indonesia  menjadi runner-up setelah tahun  2000,  2002,  2004,  2010,  dan  2016  penampilan  Timnas  Indonesia. Dengan banyaknya opini dan kritik yang beredar, membedakan opini positif dan  negatif  membutuhkan  waktu  yang  lama.  Oleh  karena  itu,  diperlukan suatu  model  analisis  sentimen  yang  dapat  mengklasifikasikan  opini  positif dan negatif sebagai bahan evaluasi bagi Timnas Indonesia di masa yang akan datang.  Pada  penelitian  ini,  klasifikasi  analisis  sentimen  menggunakan metode  algoritme  K-Nearest  Neighbors  dan  Random  Forest.  Data  yang digunakan  berasal  dari  balasan  kicauan  akun  Twitter  Joko  Widodo  terkait ucapan selamat kepada Timnas Indonesia usai bertanding melawan Thailand di AFF Suzuki Cup 2020. Berdasarkan hasil pengujian, akurasi algoritme K- Nearest  Neighbors  75%  lebih  baik  daripada  algoritme  Random  Forest dengan akurasi 71% Kata Kunci: K-Nearest Neighbors NLP Random Forest Sentimen Timnas Indonesia Twitter

## ABSTRACT
Keywords: K-Nearest Neighbors NLP Random Forest Sentiment Timnas Indonesia Twitter Twitter  is  one  of  the  most  widely  used  social  media  today.  Twitter  allows users  to  provide  the  latest  news  and  comments  about  ongoing  events  in  the World. In Indonesia, the final match of the AFF Suzuki Cup 2020 became a hot  topic  because,  for  the  sixth  time,  Indonesia  was  runner-up  after  2000,
2002, 2004,  2010,  and 2016  appearances for the  Indonesian  national  team. With  so  many  opinions  and  criticisms  circulating,  distinguishing  between positive  and  negative  opinions  takes  a  long  time.  Therefore,  a  sentiment analysis model is needed that can classify positive and negative opinions as evaluation  material  for  the  Indonesian  National  Team  in  the  future.  This study  uses  the  K-Nearest  Neighbors  and  Random  Forest algorithm  methods in  sentiment  analysis  classification.  The  data  comes  from  a  reply  to  Joko Widodo's  Twitter  account  regarding  congratulations  to  the  Indonesian national team after competing against Thailand at the AFF Suzuki Cup 2020. Based on the test results, the accuracy of the K-Nearest Neighbors algorithm is 75% better than the Random Forest algorithm, with an accuracy of 71%. .
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Dedy Agung Prabowo, Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Email: dedy@ittelkom-pwt.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  teknologi  yang  semakin  maju  telah  hadir  berbagai  macam  aplikasi  media  sosial,  salah satunya  adalah  Twitter.  Twitter  merupakan  salah  satu  aplikasi  media  sosial  berbasis website dan mobile yang  sering  digunakan  sebagai  alat  komunikasi  dan  dimanfaatkan  sebagai  media  untuk promosi,  komunikasi  maupun  sarana  protes  [1]. Twitter  memiliki  jumlah  pengguna  aktif  paling banyak di Indonesia dengan jumlah mencapai 52% dari seluruh media sosial di Indonesia  [2]. Hal

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 247~257 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
ini  menjadikan  Twitter  sangat  terkenal  dan  disukai  para  pengguna.  Pengguna  akan  memberikan informasi terbaru atau komentar tentang hal yang sedang menjadi trending topik atau topik utama di  Dunia.  Hal  yang  sedang  menjadi  topik  utama  dan  banyak  dikomentari  oleh  pengguna  di Indonesia  adalah  topik  tentang  performa  Tim  Nasional  (Timnas)  Indonesia  setelah  bertanding melawan Timnas Thailand pada laga final piala AFF Suzuki Cup 2020.
Pada  laga  final  piala  AFF  Suzuki  Cup  2020,  Thailand  keluar  sebagai  juara  umum,  sementara Indonesia  untuk  ke-6  kalinya  berada  di  posisi  kedua  setelah  pada  tahun  2000,  2002,  2004,  2010, dan  2016  duduk  di  posisi  yang  sama  [3].  Setelah  Indonesia  mengalami  kekalahan  melawan Thailand,  presiden  Joko  Widodo  membuat  sebuah  kiriman  pada  akun  Twitter  pribadinya.  Pada kiriman tersebut Joko Widodo memberikan selamat atas perjuangan Timnas pada ajang piala AFF Suzuki  Cup  2020.  Hal ini membuat  beberapa  pengguna  Twitter  memberikan  komentar  atau  opini tentang  performa  Timnas  pada  ajang  piala  AFF  Suzuki  Cup  2020.  Sebelumnya  seperti  yang  kita ketahui,  persepakbolaan  di  Indonesia  sedang  mengalami  banyak  polemik  dalam  beberapa  tahun terakhir ini, contohnya seperti pada kasus pergantian ketua umum PSSI, pergantian pelatih Timnas senior,  dan  pengaturan  skor  [4].  Polemik  yang  terjadi  tersebut  maka  akan  banyak  menimbulkan opini  maupun  komentar  kritikan.  Tweet  dari  pengguna  dapat  menjadi  evaluasi  bagi  pengelola Timnas Indonesia kedepannya agar performa Timnas sesuai yang diharapkan oleh para pendukung sepak bola.
Penelitian tentang  analisis  sentimen  pada  dokumen  Twitter telah  banyak  dilakukan,  salah  satunya penelitian  analisis  sentimen  pada  Twitter  menggunakan  metode  Random  Forest  dengan  TF-IDF mengenai pelanggan hotel di Purwokerto didapatkan hasil akurasi 87,23% dengan proses stemming dan  tanpa  proses stemming menghasilkan  akurasi  sebesar  87,01%  [5].  Pada  penelitian  lain mengenai  analisis  sentimen  Twitter menggunakan  metode  K-NN  mengenai  isu  terkait  kebijakan pemerintah  tentang  pembelajaran  daring  didapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  pada  uji K =10  sebesar 84,93% dengan precision 87%, recall 87%, measure 87% dan tingkat kesalahan hanya 0,12%  [6]. Akan  tetapi  penelitian  analisis  tentang  performa  Timnas  pada  ajang  piala  AFF  Suzuki  Cup  2020 belum pernah dilakukan pada penelitian sebelumnya.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  sentimen  Twitter untuk  mengklasifikasikan tweet opini  dan  komentar  pada  performa  Timnas  Indonesia  pada  ajang piala  AFF  Suzuki  Cup  2020.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  K- Nearest  Neighbors  dan  Random  Forest  dengan  label  positif  dan  negatif.  Metode  K-Nearest Neighbors dan Random Forest merupakan salah satu metode untuk klasifikasi. Pengujian dilakukan berdasarkan hasil klasifikasi dan bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi dari klasifikasi. Hasil klasifikasi  diharapkan  dapat  memudahkan  pengguna  atau  pihak  terkait  dalam  melihat tweet yang bernilai positif dan negatif .

## 2. PENELITIAN YANG TERKAIT
A. Penelitian Sebelumnya
Pada penelitian sebelumnya yaitu “Perbandingan Metode K-Nearest Neighbors, Decision Tree dan Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen Pengguna  Layanan  BPJS”. Penelitian ini  menggunakan sebanyak 1000 data dari media sosial Twitter yang dilakukan filtering menjadi 903 data. Penelitian ini  menghasilkan:  (1)  nilai  akurasi  pada  metode  K-Nearest  Neighbors  sebesar  95,58%  dengan tingkat precision pada  prediksi negative sebanyak  52.17%,  prediksi positive sebanyak  0.00% sedangkan pada prediksi neutral sebanyak 97.27%; (2) tingkat akurasi pada metode Decision Tree sebesar  96,13%  dengan  tingkat precision pada  prediksi negative sebanyak  55.00%,  prediksi positive sebanyak  0.00%  dan  prediksi neutral sebanyak  97.28%;  (3)  tingkat  akurasi  pada  metode Naive Bayes mencapai 89.14% dengan tingkat precision pada prediksi negative sebanyak 16.67%, prediksi positive sebanyak 1.63% dan prediksi neutral sebanyak 98.40% [7]. Penelitian  berikutnya  berjudul  “ Classification  Methods  on  Sentiment  Analysis  of  Tourists  on Airlines  on  Twitter ”. Dataset yang  digunakan  diambil  dari  data  Crowdflower  dalam  format  .csv dari  Februari  2015  dan  mendapatkan tweet sebanyak  14.848  data.  Penelitian  ini  melakukan perbandingan  terhadap  metode Random  Forest,  Logistic  Regression, Support  Vector  Machine,  K- Nearest  Neighbors,  Decision  Tree  dan  Gaussian.  Hasil  terbaik  diperoleh  dengan  menggunakan metode Random Forest dengan tingkat akurasi tertinggi sebesar 75% [8].

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 247~257 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Penelitian  selanjutnya  adalah  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Hotel  di  Purwokerto  Menggunakan Metode  Random  Forest  dan  TF-IDF”.  Penelitian tersebut  menganalisis  ulasan  yang terdapat  pada salah  satu  aplikasi  e-tourism  di  Indonesia,  yaitu tripadvisor.co.id. Dataset yang  digunakan  adalah sejumlah  1166  komentar  dari  berbagai  jenis  hotel  di  aplikasi tersebut. Metode  TF-IDF  digunakan dalam  seleksi  fitur,  sedangkan  metode  Random  Forest  digunakan  dalam  proses  klasifikasi.  Hasil penelitian  tersebut  menunjukkan  metode  Random  Forest  dapat  mencapai  akurasi  model  sebesar 87,23% dengan proses stemming dan sebesar 87,01% tanpa proses stemming [5].
Penelitian  selanjutnya  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Tayangan  Televisi  Berdasarkan  Opini Masyarakat  pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbors  dan Pembobotan  Jumlah Retweet ”. Dataset yang  digunakan  adalah  opini  masyarakat  yang  ada  pada media  sosial  Twitter  sejumlah  400  data.  Nilai k =3  merupakan  nilai k optimal  yang  digunakan dalam  proses  klasifikasi  menggunakan  K-Nearest  Neighbors.  Hasil  klasifikasi  diperoleh  akurasi sebesar  83,33%  dengan  melakukan  penggabungan  pembobotan  tekstual  dan  pembobotan  non tekstual [9].
Penelitian  selanjutnya  “Analisis  sentimen  pada tweet Twitter  tentang  vaksin  COVID-19 menggunakan  algoritme  klasifikasi  KNN”. Dataset yang  digunakan  yaitu  Sepuluh  ribu  (10.000) data  tweet  dari  setiap hastag vaksin,  yaitu #Pfize r, #Moderna ,  dan #AstraZeneca. Menggunakan Natural  Language  Processing untuk  memproses  data tweet dan  K-Nearest  Neighbors  sebagai model  klasifikasi.  Hasil  dari  penelitian  mendapatkan  sentimen  pada  vaksin Pfizer 47.29%  positif, 37.5% negatif dan 15.21% netral. Sentimen pada vaksin Moderna 46.16% positif, 40.71% negatif, dan  netral  13.13%.  Sentimen  pada  vaksin AstraZeneca 40.08%  positif,  40.06%  negatif,  13.86% netral [10].
Penelitian  selanjutnya  “Pendekatan  Random  Forest  untuk  Analisis  Sentimen  dalam  Bahasa Indonesia”. Dataset pada  penelitian tersebut  adalah  386  ulasan  berbahasa  Indonesia  yang  diambil dari FemaleDaily .  Penelitian  tersebut  menggunakan  algoritme  Random  Forest  untuk  proses klasifikasi  dan  mengujinya  dengan  beberapa  metode  pembobotan  seperti  Binary  TF,  Raw  TF, Logarithmic  TF,  dan  TF-IDF.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  analisis  sentimen menggunakan Random Forest menghasilkan performa yang baik dengan rata-rata skor OOB ( out- of-bag )  sebesar  0,829.  Selain  itu  penelitian  tersebut  juga  menunjukkan  bahwa  semua  metode pembobotan yang digunakan tidak memiliki efek yang besar untuk analisis sentimen menggunakan Random Forest [11].
Penelitian  selanjutnya  “Teknik  Deep  Learning  Analisis  Sentimen  untuk  Basis  Data  Twitter”. Dataset  tersebut  didapatkan  dari  API  database  Twitter  dengan  menggunakan tools Hadoop  secara realtime .  Penelitian  tersebut  menggunakan  algoritme  Deep  Learning dengan  tahapan Preprocessing,  Dense  Embedding,  Hidden  Layer dan  klasifikasi  sentimen.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  teknik  Deep  Learning dapat  digunakan  untuk  analisis  sentimen  pada  data Twitter terutama pada data yang jumlahnya sangat banyak [12].
B. Dasar Teori K-Nearest  Neighbors atau  yang  disingkat  dengan  KNN  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi data  yang  sering  dipakai.  KNN  melakukan  klasifikasi  data  dengan  cara  menghitung  kedekatan jarak  antar  data.  Algoritme  KNN  mengklasifikasikan  data  baru  dengan  menentukan  banyaknya nilai dari k tetangga terdekat, dimana k sebaiknya merupakan angka ganjil positif [13]. Penentuan dekat  atau  jauhnya  jarak  dihitung  dengan  besaran  jarak.  Besaran  jarak  yang  digunakan  adalah Euclidean Distance .
Random  Forest  merupakan  metode  pengembangan  dari  metode  sebelumnya  yaitu Classification and Regression Tree (CART).  Metode Random Forest menggabungkan banyak pohon ( tree ) untuk membuat klasifikasi, berbeda dengan decision tree yang hanya menggunakan single tree [27]. Vote terbanyak dari masing-masing tree digunakan oleh metode ini untuk menentukan klasifikasi [14].

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 247~257 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam melakukan analisis sentimen, diagram alur penelitian dapat dilihat pada Gbr 1.
Gbr. 1 Diagram alur penelitian
a) Pengumpulan Data
Data  penelitian  berasal  dari  balasan  pada tweet akun  Twitter  Joko  Widodo  dengan  nama akun @jokowi dengan tweet seperti yang ditunjukkan pada Gbr 2. Data balasan yang diambil adalah  748  data.  Data  diambil  dengan  menggunakan  proses crawling data  dengan menggunakan  Bahasa  Pemrograman Python dalam  rentang  waktu  pada  tanggal  1-1-2022 sampai  2-1-2022.  Hasil crawling data  Twitter  didapatkan  data username ,  tanggal  publikasi dan tweet yang dikirimkan .
Gbr 2. Tweet acuan pada akun Twitter Joko Widodo
b) Preprocessing Text
Data  yang  telah didapatkan selanjutnya  dilakukan text  preprocessing ,  yaitu  dengan menghapus  kolom  yang  tidak  diperlukan  pada  tahapan  implementasi  algoritme, kemudian dilakukan lower case folding dengan mengubah setiap huruf yang ada menjadi huruf kecil, selanjutnya dilakukan tokenizing , filtering ( stopwords removal) , normalization dan terakhir stemming [15]–[19] .

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 247~257 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gbr 3. Tahapan preprocessing
c) Pelabelan Dataset
Data  yang  telah  dilakukan  proses preprocessing  text menjadi  684  data  yang  kemudian dilakukan pelabelan menjadi dua kategori yaitu kategori positif dengan label 1 dan kategori negatif  dengan  label  0.  Pada  pemrosesan  pelabelan  dari  684  data  didapatkan  data  dengan label 1 (positif) sebanyak 464 data dan data dengan label 0 (negatif) sebanyak 220 data.
d) Analisis Sentimen
Data  yang  sudah  dilakukan preprocessing kemudian  dijadikan  model  dengan  dilakukan perhitungan  pembobotan  tiap  data  dengan  menggunakan  perhitungan  TF-IDF.  Data  yang telah  dilakukan  pembobotan  kemudian  dilakukan  klasifikasi  dengan  metode  K-Nearest Neighbors  dan  Random  Forest  untuk  kemudian  dilakukan  analisis  hasil.  Pada  proses sentimen  analisis  ini  dilakukan  klasifikasi  dan  pembuatan  model  yang  sebelumnya dilakukan pembagian data pelatihan dan data pengujian sebanyak 80:20 [20]–[23].
e) Evaluasi dan Prediksi Hasil
Evaluasi  hasil  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan confusion  matrix . Confusion matrix akan  memberikan  informasi  berupa  perbandingan  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan oleh  sistem  dengan  hasil  klasifikasi  sebenarnya. confusion  matrix memiliki  bentuk  tabel dengan  4  kombinasi  berbeda  yang  direpresentasikan  dengan  istilah-istilah  seperti: True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (TF) dan False Negative (FN) [24]–[26].
TABEL I. CONFUSION MATRIX Klasifikasi Prediksi Positive Negative Aktual Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Negative False Positive (FP) True Negative (TN)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
a) Pengumpulan Data Dataset penelitian ini merupakan teks komentar dalam bahasa Indonesia yang mengandung kritik, saran maupun opini. Data penelitian diperoleh dari data komentar yang di- crawling dari reply  tweet pada  akun  @jokowi  terkait  Timnas  Indonesia  setelah  bertanding  pada babak  final  piala  AFF  cup  2020  melawan  Thailand.  Pengumpulan  data  dapat  dilihat  pada Gbr 4.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 247~257 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gbr 4. Data tweet hasil crawling
b) Preprocessing Text
Pada  tahapan preprocessing dilakukan  untuk  membersihkan  data  dari noise maupun  dari atribut-atribut  yang  tidak  diperlukan  pada  saat  implementasi  algoritme.  Tahapan preprocessing memiliki peran yang sangat penting pada saat pemodelan analisis sentimen karena  keadaan  data  maupun  teks  tersebut  akan  berpengaruh  pada  hasil  akurasi.  Ada  5 tahapan preprocessing data  yaitu case  folding , tokenizing , filtering ( Stopword  Removal ), normalization dan stemming .
Pada preprocessing data,  tidak  semua  atribut  dalam  data  hasil crawling digunakan. Sehingga dilakukan penghapusan kolom-kolom ( dropping columns ) yang tidak diperlukan saat implementasi algoritme. Data yang telah dikumpulkan melalui crawling data terdapat 3 kolom, yaitu user , tweet dan waktu_posting. Pada sentimen analisis yang menjadi objek penelitian  adalah tweet maka  kolom user dan  waktu_posting  perlu  dihapus  sehingga  data yang digunakan seperti di bawah ini:
Gbr 5. Hasil drop kolom
Data  yang  sudah  dilakukan  penghapusan,  tahap  selanjutnya  yaitu preprocessing secara berurutan.  Tahapan  pertama  adalah  proses case  folding untuk  merubah  penggunaan  huruf besar menjadi penggunaan huruf kecil. Sehingga tahapan ini akan menghasilkan kata-kata yang seragam bentuknya yaitu bentuk penggunaan huruf kecil. Proses tahapan case folding data disajikan pada Tabel II.
TABEL II. HASIL CASE FOLDING Tweets Hasil case folding @jokowi Sdh gak kaget dr zsman ke zaman kuda gigit besi timnas pssi blm prh masuk juara sbg perwakilan dr asia utk piala dunia sdh gak kaget dr zsman ke zaman kuda gigit besi timnas pssi blm prh masuk juara sbg perwakilan dr asia utk piala
dunia

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 247~257 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Tahapan kedua adalah tokenizing dengan menggunakan library NLTK dari data hasil case folding .  Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  penghapusan  nomor  ( number  removal ), whitecase  removal ,  penghapusan  tanda  baca  dan  simbol  ( punctuation  removal )  dan penggunaan  fungsi word_tokenize() untuk  memecahkan string atau  kalimat  menjadi suatu tokens . Hasil dari tokenizing dapat dilihat pada Tabel III.
TABEL III. HASIL TOKENIZING Hasil case folding Hasil tokenizing sdh gak kaget dr zsman ke zaman kuda gigit besi timnas pssi blm prh masuk juara sbg perwakilan dr asia utk piala dunia ['sdh', 'gak', 'kaget', 'dr', 'zsman', 'ke', 'zaman', 'kuda', 'gigit', 'besi', 'timnas', 'pssi', 'blm', 'prh', 'masuk', 'juara', 'sbg', 'perwakilan', 'dr', 'asia', 'utk',
'piala', 'dunia']
Tahapan ketiga adalah filtering atau stopword removal dengan menggunakan corpus NLTK dan  mengambil  data  hasil  dari tokenizing . Stopwords pada  tahapan filtering ini menggunakan  Bahasa  Indonesia  dari library  NLTK dan  menggunakan  kamus  stopwords- id.txt. Hasil dari data filtering direpresentasikan pada Tabel IV.
TABEL IV. HASIL FILTERING Hasil tokenizing Hasil filtering ['sdh', 'gak', 'kaget', 'dr', 'zsman', 'ke', 'zaman', 'kuda', 'gigit', 'besi', 'timnas', 'pssi', 'blm', 'prh', 'masuk', 'juara', 'sbg', 'perwakilan', 'dr', 'asia', 'utk', 'piala', 'dunia'] ['sdh', 'gak', 'kaget', 'dr', 'zsman', 'zaman', 'kuda', 'gigit', 'besi', 'timnas', 'pssi', 'blm', 'prh', 'masuk', 'juara', 'sbg', 'perwakilan', 'dr', 'asia', 'utk',
'piala', 'dunia']
Tahapan keempat dilakukan data normalization dari data hasil filtering . Normalization ini dilakukan  untuk menyeragamkan term yang  mempunyai  makna  atau  arti  yang  sama  akan tetapi penulisannya berbeda. Hal ini dilakukan akibat dari adanya kesalahan pada penulisan kata,  penyingkatan  kata  maupun  bahasa  gaul.  Pada  tahap  ini  disiapkan  kamus normalisasi.xlsx  dan  dilakukan  penambahan  isi  dari  kamus  menyesuaikan  dengan  dataset untuk melakukan mapping term yang akan diseragamkan sehingga menghasilkan kata yang disajikan pada Gbr 6.
Gbr 6. Kamus normalisasi
Kemudian  kamus  normalisasi  diimplementasikan  pada  data  hasil filtering .  Hasil  dari  data normalization dapat dilihat di Tabel 5.
TABEL V. HASIL NORMALIZATION Hasil filtering Hasil normalization ['sdh', 'gak', 'kaget', 'dr', 'zsman', ['sudah', 'enggak', 'kaget', 'dari',

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 247~257 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
'zaman', 'kuda', 'gigit', 'besi', 'timnas', 'pssi', 'blm', 'prh', 'masuk', 'juara', 'sbg', 'perwakilan', 'dr', 'asia', 'utk', 'piala', 'dunia'] 'zaman', 'zaman', 'kuda', 'gigit', 'besi', 'timnas', 'pssi', 'belum', 'parah', 'masuk', 'juara', 'sebagai', 'perwakilan', 'dari', 'asia', 'untuk',
'piala', 'dunia']
Tahapan  terakhir  adalah stemming menggunakan library Sastrawi  untuk  mengembalikan kata-kata  yang  sudah  dilakukan normalization ke  bentuk  kata  dasar.  Pada  saat melakukan stemming menggunakan library Swifter untuk  mempercepat  proses  dari stemming data.
Hasil dari proses stemming dapat dilihat pada Tabel VI.
TABEL VI. HASIL STEMMING Hasil normalization Hasil stemming ['sudah', 'enggak', 'kaget', 'dari', 'zaman', 'zaman', 'kuda', 'gigit', 'besi', 'timnas', 'pssi', 'belum', 'parah', 'masuk', 'juara', 'sebagai', 'perwakilan', 'dari', 'asia', 'untuk', 'piala', 'dunia'] ['sudah', 'enggak', 'kaget', 'dari', 'zaman', 'zaman', 'kuda', 'gigit', 'besi', 'timnas', 'pssi', 'belum', 'parah', 'masuk', 'juara', 'bagai',
'wakil', 'dari', 'asia', 'untuk', 'piala', 'dunia']
c) Pelabelan Dataset
Data  yang  telah  dilakukan preprocessing kemudian  masuk  ke  dalam  tahapan  pelabelan. Data  hasil preprocessing tersebut  kemudian  dilakukan  penghapusan  pada  data  yang kosong.  Sehingga  data  yang  didapatkan  sebanyak  684  data.  Pelabelan  data  dilakukan secara  manual  dengan  hanya melakukan  pelabelan  pada  data  hasil dari preprocessing dan membedakan  balasan  yang  mengandung  kata  negatif  ditandai  dengan  label  0  dan  positif ditandai  dengan  label  1.  Data  yang  telah  dilakukan  pelabelan  sebanyak  464  data  dengan label  1  dan  220  data  dengan  label  0.  Data  yang  telah  dilabeli  inilah  yang  nantinya  akan diolah  pada  tahapan  pembuatan  model  klasifikasi  dengan  K-Nearest  Neighbors dan Random Forest.
Gbr 7. Jumlah data label 1 dan label 0

## d) Analisis Sentimen
Tahap  pertama  yaitu  melakukan  pembobotan  kata  menggunakan  algoritme  TF-IDF  yang digunakan  untuk  data  latih  ( training )  dan  data  uji  ( testing ).  Tahap  kedua  yaitu  pelatihan dan pengujian data. Pada tahap ini membagi data latih ( training ) 80% dan data uji ( testing ) 20%  dari  jumlah  684  data.  Kemudian  membuat  fungsi  “print ” hasil  untuk  menampilkan judul, classification  report ,  akurasi  dan  data  grafik  akurasi  dari  total  data  split.  Tahap terakhir  dari training dan testing data  yaitu membuat fungsi  “ klasifikasi  data ”. Fungsi ini digunakan  untuk  membuat  perulangan  hasil classification  report dengan  menggunakan model selection.train_test_split pada range split data.
Tahap  ketiga  yaitu  model  klasifikasi  menggunakan  algoritme  K-Nearest  Neighbors  dan Random  Forest.    Tahapan  pertama  membuat  fungsi  “total  split”  dengan  memanggil variabel dataset yang  akan  dilakukan training dan testing kemudian  menentukan range

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 247~257 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
split . Pada tahapan ini menggunakan range 0-10 dan memasukkannya ke fungsi klasifikasi data.  Fungsi  dari  algoritme  Random  Forest  dan  K-Nearest  Neighbors  dipanggil  untuk membuat model klasifikasi. Hasil yang didapatkan berupa classification report , akurasi dan data  grafik  dari range yang  telah  ditentukan  yaitu  0-10.  Tahapan  terakhir  adalah memanggil  hasil  yang  memiliki  akurasi  tertinggi  dan  memasukkannya  ke  dalam  fungsi klasifikasi data.
Tahap  terakhir  adalah  membuat  grafik bar  plot menggunakan library  seabron untuk menampilkan  perbandingan  akurasi  dari  algoritme  K-Nearest  Neighbors  dan  Random Forest. Visualisasi hasil perbandingan akurasi algoritme K-Nearest Neighbors dan Random Forest yang ditampilkan pada Tabel VII dan Gbr 8.
TABEL VII. HASIL PERBANDINGAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS DAN RANDOM FOREST Algoritme Akurasi (%) KNN 75,18 RF 70,80
Gbr 8.  Hasil perbandingan metode K-Nearest Neighbors dan Random Forest
e) Evaluasi dan Prediksi Hasil
Pada  tahap  evaluasi,  dilakukan  pengujian  model  klasifikasi  menggunakan confusion matrix. Hasil  dari confusion  matrix pada  model  klasifikasi Random  Forest yaitu accuracy 71% , recall 56% , precision 70% dan f1 score 54%. Selain itu, hasil dari confusion matrix pada  model  klasifikasi  K-Nearest  Neighbors yaitu accuracy 75% ,  recall 66% ,  precision 73% dan f1 score 67%.

## TABEL VIII. PERBANDINGAN HASIL ACCURACY, RECALL, PRECISION DAN F1 SCORE
Hasil KNN (%) RF (%) Akurasi 75 71 Precision 73 70 Recall 66 56 F1 Score 67 54
Hasil evaluasi pada analisis sentimen balasan tweet tentang Timnas pada akun Twitter Joko Widodo  menunjukan  bahwa  K-Nearest  Neighbors lebih  unggul  dari  pada  Random  Forest (Tabel  VIII) . Berdasarkan  penggunaannya  baik  K-Nearest  Neighbors maupun  Random Forest  umum  digunakan  untuk  model  klasifikasi.  Akan  tetapi  pada  Random  Forest biasanya  digunakan  untuk dataset yang  banyak,  sedangkan  K-Nearest  Neighbors adalah klasifikasi  yang  paling  sederhana  yaitu  mengelompokkan  suatu  objek  dengan  dasar perhitungan  jarak  terdekat  dengan  objek  lainnya. Hasil  akurasi juga bisa  dipengaruhi karena kurangnya data dan ukuran pelabelan data yang tidak seimbang.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 247~257 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis sentimen yang telah dilakukan. Algoritme K-Nearest Neighbors dan Random  Forest  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  sentimen  pengguna  Twitter  dengan memanfaatkan  data  dari reply  tweet pada  akun  Jokowi  terkait  Timnas  Indonesia  setelah bertanding  pada  babak  final  piala  AFF  Cup  2020  melawan  Thailand.  Analisis  sentimen terhadap data Twitter terkait Timnas Indonesia setelah bertanding pada babak final piala AFF Cup 2020 melawan Thailand menghasilkan nilai akurasi sebesar 75%, precision sebesar 73%, recall sebesar 66%, dan f1-score sebesar 67% menggunakan algoritme K-Nearest Neighbors. Sedangkan  algoritme  Random  Forest  menghasilkan  akurasi  sebesar  71%,  dengan precision sebesar  70%, recall sebesar  56%,  dan f1-score sebesar  54%.  Dalam  penelitian  ini  diketahui bahwa algoritme K-Nearest Neighbors lebih unggul dibandingkan algoritme Random Forest

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  Jurusan  Teknik  Informatika,  Institut  Teknologi Telkom Purwokerto atas dukungan dalam menyelesaikan penelitian ini, serta pihak yang tidak dapat disebut satu per satu

## REFERENSI
[1] A. Wahyuningtyas, I. S. Sitanggang, and H. Khotimah, “Deteksi Spam pada Twitter Menggunakan Algoritme Naïve  Bayes,” Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Agri-Informatika ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  31–40,  2020,  doi: 10.29244/jika.7.1.31-40.
[2] F.  Fitriana,  E.  Utami,  and  H.  Al  Fatta,  “Analisis  Sentimen  Opini  Terhadap  Vaksin  Covid  -  19  pada  Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Support  Vector  Machine  dan  Naive  Bayes,” Jurnal  Komtika  (Komputasi  dan Informatika) , vol. 5, no. 1, pp. 19–25, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5185.
[3] A. Fajriansyah, “Indonesia Jadi ‘Runner Up’ Keenam Kali,” kompas , 2022. https://www.kompas.id/baca/olahraga/2022/01/01/piala-aff-2020-Indonesia-raih-runner-up-keenam-kali (accessed Jan. 05, 2022).
[4] J.  A.  Septian,  T.  M.  Fahrudin,  and  A.  Nugroho,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Polemik Persepakbolaan  Indonesia  Menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan  K-Nearest  Neighbor,” JOURNAL  OF INTELLIGENT SYSTEMS AND COMPUTATION , pp. 43–49, 2019.
[5] B. B. Baskoro and S. K. Susanto, Irwan, “Analisis Sentimen Pelanggan Hotel di Purwokerto Menggunakan Metode Random Forest dan TF-IDF (Studi Kasus: Ulasan Pelanggan Pada Situs TRIPADVISOR),” Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications , vol. 8106, pp. 21–29, 2021, doi: 10.20895/INISTA.V3.
[6] T.  N.  P.  Dicki  Pajri,  Yuyun  Umaidah,  “Implementation  of  K-Nearest  Neighbor  (  K-NN  )  Algorithm  For Public Sentiment Analysis of Online Learning,” Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 15, no. 2, pp. 121–130, 2021, doi: 10.22146/ijccs.65176.
[7] R. Puspita and A. Widodo, “Perbandingan Metode KNN, Decision Tree, dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna Layanan BPJS,” Jurnal  Informatika  Universitas  Pamulang ,  vol.  5,  no. 4,  p.  646,  2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.7622.
[8] E.  Fitriana  Saraswita  and  D.  Palupi  Rini,  “Classification  Methods  on  Sentiment  Analysis  of  Tourists  on Airlines n Twitter,” Sriwijaya Journal of Informatic and Applications , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2021.
[9] W.  E.  Nurjanah,  R.  S.  Perdana,  and  M.  A.  Fauzi,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Tayangan  Televisi Berdasarkan  Opini  Masyarakat  pada  Media  Sosial  Twitter  menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan Pembobotan  Jumlah  Retweet,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK) Universitas Brawijaya , vol. 1, no. 12, pp. 1750–1757, 2017.
[10]  F.  M.  J.  M.  Shamrat et  al. , “Sentiment analysis on twitter tweets about COVID-19 vaccines using NLP and supervised  KNN  classification  algorithm,” Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and  Computer Science , vol. 23, no. 1, pp. 463–470, 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v23.i1.pp463-470.
[11]  M. A. Fauzi, “Random forest approach fo sentiment analysis in Indonesian language,” Indonesian Journal of Electrical Engineering  and Computer Science , vol.  12,  no.  1, pp. 46–50, 2018, doi: 10.11591/ijeecs.v12.i1.pp46-50.
[12]  A.  M.  Gattan,  “Deep  Learning  Technique  of  Sentiment  Analysis for  Twitter  Database,” vol.  Vol. 16,  N, pp. 184–193, 2022.
[13]  E.  Laksono,  A.  Basuki,  and  F.  Bachtiar,  “Optimization  of  K  Value  in  KNN  Algorithm  for  Spam  and  Ham Email Classification,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 2, pp. 377–383, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i2.1845.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 02, Juni 2023, hal. 247~257 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
[14]  M. A. Ghani and A. Subekti, “Email Spam Filtering Dengan Algoritma Random Forest,” IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology , vol. 3, no. 2, pp. 216–221, 2018.
[15]  S.  Sudianto,  P.  Wahyuningtias,  H.  W.  Utami,  U.  A.  Raihan,  and  H.  N.  Hanifah,  “Comparison  Of  Random Forest  And  Support  Vector  Machine  Methods  On  Twitter  Sentiment  Analysis  (  Case  Study :  Internet Selebgram  Rachel  Vennya  Escape  From  Quarantine  )  Perbandingan  Metode  Random  Forest  Dan  Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Twitt,” Jutif , vol. 3, no. 1, pp. 141–145, 2022.
[16]  S.  Sudianto,  A.  D.  Sripamuji,  I.  R.  Ramadhanti,  R.  R.  Amalia,  J.  Saputra,  and  B.  Prihatnowo,  “Penerapan Algoritma  Support  Vector  Machine  dan  Multi-Layer  Perceptron  pada  Klasifikasi  Topik  Berita,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika: JANAPATI , vol. 11, no. 2, pp. 84–91, 2022.
[17]  W.  Afandi,  S.  N.  Saputro,  A.  M.  Kusumaningrum,  H.  Ardiansyah,  M.  H.  Kafabi,  and  S.  Sudianto, “Klasifikasi Judul Berita Clickbait menggunakan RNN-LSTM,” Jurnal  Pengembangan  IT ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 85–89, 2022.
[18]  S. Sudianto, J. A. Marseli, N. Nugroho, R. W. A. Rumpoko, and Z. Akhmad, “Comparison of Support Vector Machines  and  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  Analysis  of  Spam  Comments  on  YouTube  Covid  Omicron,” JTI , vol. 15, no. 2, pp. 110–118, doi: https://doi.org/10.15408/jti.v15i2.24996.
[19]  S. Chandra Ayunda Apta, N. Trivetisia, N. A. Winanti, D. P. Martiyaningsih, T. W. Utami, and S. Sudianto, “Analisis  Komparasi  Algoritma  Machine  Learning  untuk  Sentiment  Analysis  (Studi  Kasus:  Komentar YouTube ‘Kekerasan Seksual’),” Jurnal Pengembangan IT , vol. 7, no. 2, pp. 80–84, 2022.
[20]  Sudianto, Y. Herdiyeni, A. Haristu, and M. Hardhienata, “Chilli quality classification using deep learning,” in 2020  International  Conference  on  Computer  Science  and  Its  Application  in  Agriculture,  ICOSICA  2020 , 2020. doi: 10.1109/ICOSICA49951.2020.9243176.
[21]  Sudianto, Y. Herdiyeni, and L. B. Prasetyo, “Machine learning for sugarcane mapping based on segmentation in  cloud  platform,”  presented  at  the  The  3rd  International  Conference  on  Engineering,  Technology  and Innovative Researches, Purwokerto, Indonesia, 2023, p. 020001. doi: 10.1063/5.0132180.
[22]  S.  Sudianto,  “Analisis  Kinerja  Algoritma  Machine  Learning  Untuk  Klasifikasi  Emosi,”  vol.  4,  no.  2,  pp. 1027–1034, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2261.
[23]  R. M. S. Adi and S. Sudianto, “Prediksi Harga Komoditas Pangan Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory ( LSTM ),” vol. 4, no. 2, pp. 1137–1145, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2229.
[24]  T.  K.  Putri,  M.  L.  Arnumukti,  K.  Khatimah,  E.  Zalsabila,  and  S.  Sudianto,  “Diabetes  Diagnostic  Expert System using Website-Based Forward Chaining Method,” Data Science , vol. 3, no. 1, 2023.
[25]  T. Widodo, S. Maghfiroh, S. H. B. Ginting, A. Aryaputra, and S. Sudianto, “Prediction of Covid-19 Cases in Central Java using the Autoregressive (AR) Method,” Data Science , no. 1, 2023.
[26]  A. M. Yusuf, J. I. Chelidivano, T. A. Rizky, Y. Sabikhi, and S. Sudianto, “An Expert System for Diagnosing the Impact of Traffic Accidents using the Forward Chaining Method,” Data Science , vol. 3, no. 1, 2023.
[27] Kaban,  T.  M.,  Astiti,  S.,  &  Prabowo,  D.  A.  (2023).  Perancangan  Aplikasi  Pelaporan  Harian  dengan  Design Thinking dan User Experience Questionnaire (UEQ). JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 10 (2), 603-614.