## TEXT MINING DALAM ANALISIS SENTIMEN PEMBELAJARAN DARING DI MASA PANDEMI COVID 19 MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
Nengah Widya Utami 1* , Made Artana 2 1,2 Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Primakara email : widya@primakara.ac.id
Abstrak: Sistem  pembelajaran  di  masa  pandemi  Covid19  ini  telah  beralih  menjadi  pembelajaran  dalam  jaringan  (daring). Berbagai  komentar  baik  positif  maupun  negatif  diungkapkan  khususnya  oleh  peserta  didik.  Mahasiswa  STMIK  Primakara menyampaikan  kritik/saran/pendapat  terkait  metode  atau  strategi  mengajar  yang  dilakukan  oleh  dosen  dalam  pembelajaran daring melalui sistem SISKA Primakara. pengisian data EDOM oleh mahasiswa dilakukan setiap 6 (enam) bulan sekali. Hingga saat ini data komentar edom berjumlah sangat besar dan belum dimanfaatkan dengan baik. Selain itu, saat ini belum ada strategi yang  tepat  mengenai  metode  pembelajaran  yang  harus  diimplementasikan  dalam  situasi  pembelajaran  daring.  Untuk  itu dilakukan penerapan text mining dalam analisis sentiment pembelajaran daring di STMIK Primakara menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN).  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  acuan  dalam  penentuan  metode  dan  strategi pembelajaran yang tepat guna tercapainya peningkatan kepuasan mahasiswa dalam pembelajaran daring. Tahapan penelitian meliputi  identifikasi  masalah,  studi  literatur,  pengumpulan  data, text  preprocessing (filtering,  cleansing,  case  folding, tokenizing,  stemming,  stopword, dan cross  validation ),  analisis  dan  kesimpulan,  pembuatan  laporan,  serta  publikasi  luaran. Hasil  penelitian  menunjukkan  komentar  mahasiswa  lebih  cenderung  sentimen  negatif.  Persepsi  negatif  dihasilkan  karena ketidakpuasan mahasiswa terhadap pembelajaran daring. Hasil confusion matrix menunjukkan prediksi komentar negatif yakni True Negatif (TN) sebesar 127 dan 10 False Negatif (FN), sedangkan data prediksi komentar positif True Positif (TP) sebesar 14 dan 20 False Positif (FP). Berdasarkan uji cross validation menunjukkan bahwa nilai Precision menggunakan algoritma KNN  sebesar  86.39%  positif dan  58.33%  negatif.  Sedangkan nilai recall sebesar  92.70%  negatif  dan  41.18%  positif.  Nilai akurasi  KNN  sebesar  82.48%  yang  berarti  KNN  dapat  dikatakan  akurat  dalam  melakukan  analisis  sentimen  komentar pembelajaran  daring.  Selain  itu  dilakukan  perbandingan  dengan  SVM  dan  Naïve  Bayes,  dimana  hasil  menunjukkan  KNN memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  sedangkan  algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  akurasi  yang  paling  rendah.  Hasil penelitian  ini  membuktikan  bahwa  pembelajaran  daring  belum  dapat  diterapkan  secara  maksimal  di  STMIK  Primakara, berbagai kendala baik dari dosen maupun mahasiswa menyebabkan ketidakpuasan mahasiswa dalam mengikuti perkuliahan.
Kata Kunci : text mining; analisis sentimen; pembelajaran; covid19; knn
Abstract: The learning system during the Covid-19 pandemic has turned into online learning. Various comments, both positive and negative, were expressed especially by students. STMIK Primakara students submit criticisms/suggestions/opinions related to teaching methods or strategies carried out by lecturers in online learning through  the SISKA Primakara system. EDOM data filling by students is done every 6 (six) months. Until now, the data for Edom comments is very large and has not been used properly. In addition, there is currently no appropriate strategy regarding learning methods that must be implemented in online  learning  situations.  For  this  reason,  the  application  of  text  mining  in  online  learning  sentiment  analysis  at  STMIK Primakara  uses  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  algorithm.  The  results  of  this  study  are  expected  to  be  a  reference  in determining appropriate learning methods and strategies in order to achieve increased student satisfaction in online learning. The research stages include problem identification, literature study, data collection, text preprocessing (filtering, cleansing, case folding, tokenizing, stemming, stopword, and cross validation), analysis and conclusions, report generation, and output publication. The results showed that student comments were more likely to have negative sentiments. Negative perceptions are generated  due  to  student  dissatisfaction  with  online  learning.  The  results  of  the  confusion  matrix  show  the  predictions  for negative  comments,  namely  True  Negative  (TN)  of 127  and 10  False  Negative  (FN),  while  the  prediction data  for  positive comments of True Positive (TP) of 14 and 20 False Positive (FP). Based on the cross validation test, it shows that the Precision value using the KNN algorithm is 86.39% positive and 58.33% negative. While the recall value is 92.70% negative and 41.18% positive. The KNN accuracy value is 82.48%, which means that KNN can be said to be accurate in analyzing online learning comment sentiments. In addition, a comparison is made with SVM and Nave Bayes, where the results show that KNN has a higher accuracy value, while the Naïve Bayes algorithm has the lowest accuracy. The results of this study prove that online learning cannot be applied optimally at STMIK Primakara, various obstacles from both lecturers and students cause student dissatisfaction in attending lectures.
Keywords : text mining; analysis sentiment; learning; covid19; knn

## PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  yang  masih  berlangsung  hingga saat ini menimbulkan dampak dan perubahan besar di berbagai  bidang  khususnya  pendidikan.  Sistem pembelajaran  kini  telah  beralih  menjadi  sistem pembelajaran daring. Pembelajaran daring merupakan pembelajaran yang memanfaatkan media
interaktif  dengan  dasar  internet  yang  digunakan antara  pendidik  dan  peserta  didik  [1].  Regulasi pembelajaran daring yang telah ditetapkan pemerintah  merupakan  hal  yang  telah  dirasakan pelajar  hampir  selama  2  (tahun)  belakangan  ini, sehingga memunculkan berbagai opini dan pandangan  yang  bersifat  pro  maupun  kontra.
Pembelajaran daring dapat mengubah gaya mengajar konvensional dan memberi peluang lebih bagi dosen untuk menilai dan mengevaluasi progress pembelajaran  setiap  mahasiswanya  secara  lebih efisien  [2].  Namun,  tak  jarang  kuliah  secara  daring dianggap  membawa  beragam  kendala  baru  dalam pembelajaran  [3].  Berbagai  masalah  muncul  seperti ketidaksiapan teknologi, media yang digunakan, dan faktor psikologis dari peserta didik [2].
STMIK  Primakara  telah  menerapkan  pembelajaran daring  semenjak  berlakunya  peraturan  pemerintah dan  gubernur  terkait pemberlakuan kebijakan social distancing .  Dengan  diberlakukannya  kebijakan  ini berbagai komentar mahasiswa baik positif dan negatif terhadap metode pembelajaran yang digunakna dosen selama  pembelajaran  daring  diungkapkan  melalui angket  kepuasan  mahasiswa  yang  disebut  dengan EDOM  (Evaluasi  Dosen  Mahasiswa).  Penilaian EDOM  ini  dilakukan  oleh  mahasiswa  pada  setiap akhir  semester  melalui  Sistem  Informasi  Kampus Primakara (SISKA). Dataset komentar pada EDOM di  SISKA  STMIK  Primakara  jumlahnya  sangat banyak yaitu mencapai ribuan komentar. Namun data tersebut  belum  dimanfaatkan  dengan  baik,  padahal apabila  data  tersebut  diolah  tentunya  akan menghasilkan  berbagai  pengetahuan  penting  untuk bisa digunakan sebagai pedoman dalam pengambilan strategi/kebijakan.  Selain  itu  hingga  saat  ini  belum diterapkannya  metode  pembelajaran  yang  tepat  dan sesuai  dengan  keinginan  mahasiswa  khususnya dalam proses pembelajaran daring. Adapun teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk menggali pengetahuan  di  dalam  kumpulan  data  berupa  teks yang jumlahnya besar yaitu text mining .
Text mining merupakan salah satu cara untuk mencari pola dalam data teks tidak terstruktur yang dilakukan secara  otomatis  oleh  komputer  untuk  menemukan informasi yang bermanfaat untuk tujuan tertentu [4]. Sentiment analysis merupakan cabang ilmu dari text mining,  natural  language  program,  dan  artificial intelegence yang  dilakukan  untuk  memperoleh informasi  yang  bermanfaat  atau  pengetahuan  baru dengan cara mengekstrak, memahami, dan mengolah data  teks  secara  otomatis  [3].  Melalui  proses text mining akan  terlihat  bagaimana  kecenderungan pendapat  atau  opini  seseorang  terhadap  suatu  topik atau  masalah  dengan  menenetukan  klasifikasi sentimen  ke  dalam  dua  kelas  atau  lebih.  Salah  satu algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  klasifikasi sentimen  adalah K-Nearest  Neighbor (KNN).  KNN adalah  algoritma  klasifikasi  yang  berdasarkan data training dengan jarak yang paling dekat dengan objek [5].
Dengan  demikian,  penelitian  ini  bertujuan untuk  klasifikasi  komentar  pembelajaran  daring  di STMIK  Primakara  sehingga  diharapkan  dapat menjadi  bahan  evaluasi  pelaksanaan  kebijakan mengenai  pembelajaran  daring  dan  dapat  dijadikan sebagai acuan dalam menerapkan metode
pembelajaran yang tepat bagi mahasiswa di STMIK Primakara.

## TINJAUAN PUSTAKA
Text  mining merupakan  sebuah  proses  untuk melakukan  pencarian  pengetahuan  yang  berfokus pada data yang berbentuk dokumen atau teks, dengan tujuan  untuk  mengekstrak  informasi  yang  berguna dan  mengidentifikasinya  [6].  Analisis  sentimen adalah suatu bidang yang termasuk dalam analisis text mining . Analisis sentimen atau opinion mining adalah kajian tentang cara untuk memecahkan masalah dari opini  masyarakat,  sikap  dan  emosi  suatu  entitas tersebut  dapat  mewakili  individu.  Analisis  sentimen dilakukan untuk melihat pendapat atau kecenderungan  opini  terhadap  sebuah  masalah  atau objek  oleh  seseorang,  apakah  cenderung  beropini negatif  atau  positif  [7].  Langkah-langkah  analisis sentimen  klasifikasi  terhadap  data text  mining atau data teks adalah sebagai berikut [8].
1. Tahap  awal  yaitu  engumpulkan dataset seperti pendapat masyarakat, penilaian terhadap restoran atau produk dan lain-lain.
2. Pre-processing yaitu  tahapan  yang  mencakup Tokenization , Stopwords Removal , dan Stemming .
3. Transformation yaitu  melakukan  pembobotan dari data teks
4. Feature Selection yaitu tahap mengurangi data yang tidak diperlukan
5. Classification yaitu  tahap  klasifikasi  teks  yang biasanya  menggunakan  metode  seperti: Naive Bayes , KNN , SVM , dan lain-lain.
6. Interpretation/Evaluation yaitu  tahap  evaluasi untuk menghitung nilai accuracy dan nilai Area Under the Curve
Salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk klasifikasi  adalah K-Nearest  Neighbor (KNN). Menuru Tanggu Mara, dkk (2021) KNN merupakan algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan proses  klasifikasi  opini  hasil  analisis  sentimen. Kelebihan  dari  algoritma  ini  terbukti  terbukti  dapat mencapai  akurasi  yang  tinggi  dan  sesuai  dengan perhitungan yang diterapkan dalam aplikasi-aplikasi [8]. Dengan demikian dalam penelitian ini algoritma KNN  digunakan  untuk  klasifikasi  hasil text  mining dan  analisis  sentimen  yang  bertujuan  untuk mengklasifikasikan komentar mahasiswa baik berupa opini  positif  maupun  opini  negatif  dan  selanjutnya akan  dihitung  tingkat  akurasi  dari  algoritma  KNN. State  of  the  art pada  penelitian  ini  mencakup penelitian-penelitian yang telah dilakukan sebelumnya  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1. berikut.
Vol. 4 No. 2, 2022, hlm. 140 – 148
Tabel 1. Tabel State of The Art No Judul Peneliti 1 Analisa Sentimen Terhadap Belajar Online Pada Masa Covid19
Menggunakan Algoritma Support
Vector Machine Berbasis Particle Sarm Optimization [6] Hermanto dan Astrid Noviriandin , 2021 2 Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Metode Pembelajaran Dalam Jaringan (DARING) Di Universitas Kristen Wira Wacana Sumba [8] Mara, dkk, 2021 3 Analisis Sentimen dan Topic Modelling
Pada Pembelajaran Online di Indonesia Melalui Twitter [9] Indra Kusumajati Susanto, 2021 4 Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi COVID- 19 Menggunakan Metode Naïve Bayes [2] Samsir, dkk, 2021 5 Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19 Di Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes [7] Siti Yana Nursyi’a, dkk, 2021 6 Implementasi Metode Naive Bayes
Classifier (NBC) Pada Komentar Warga Sekolah Mengenai Pelaksanaan Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ) [10] Naomi Chatrina Siregar, dkk, 2020 7 Implementasi metode Naive Bayes Classifier pada Evaluasi Kepuasan Mahasiswa terhadap Pembelajaran Daring [11] Bister Purba, Rian Syahputra, 2021 8 Analisis Sentimen Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Online Selama
Pandemi Covid-19 Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Perbandingan Algoritma Klasifikasi Ezza Ramadhant a Machmud Razaq, dkk, 2021 9 Seleksi Fitur Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Keberlanjutan Pembelajaran Daring [12] Amar P. Natasuwarn a, 2020 10 Analisis Sentimen terhadap Perkuliahan Daring di Indonesia dari Twitter Dataset Menggunakan InSet Lexicon [3] Desi Musfiroh, dkk, 2021
Beberapa peneliti telah melakukan penelitian terkait analisis sentimen komentar pada social media Twitter menggunakan  algoritma  klasifikasi Support  Vector Machine seperti yang  dilakukan  oleh  Hermanto dan Astrid  Noviriandini  (2021)  berjudul  “Analisa Sentimen Terhadap Belajar Online Pada Masa Covid- 19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Berbasis Particle  Sarm  Optimization ”.  Hasil penelitian  menunjukkan  algoritma  ini  memiliki tingkat akurasi sebesar 71.39% serta diperoleh hasil analisis  sentiment  berupa  komentar  positif  dan negatif  [6].  Selain  itu  SVM  juga  digunakan  oleh peneliti  Amar  P.  Natasuwarna  (2020)  yang menunjukkan  bahwa  algoritma  SVM  dengan perbandingan  dua  seleksi  fitur  dan  variabel k-Fold pada Cross  Validation menghasilkan  evaluasi  yang cukup baik digunakan untuk analisis sentimen dengan perolehan  nilai  tertinggi accuracy dan recall pada kedua seleksi bernilai sama.
Selain SVM algoritma yang paling banyak digunakan adalah Naïve Bayes . Algoritma ini bersifat sederhana dan  mudah  diimplementasikan.  Beberapa  penelitian telah  dilakukan  khususnya  dalam  klasifikasi  hasil
analisis  sentiment  dimana  sumber  datanya  berasal dari Twitter .  Hasil crawling dan  analisis  sentimen menghasilkan persentase klasifikasi komentar positif dan  negatif.  Berdasarkan  penelitian  oleh  Ezza Ramadhanta  Machmud  Razaq,  dkk  (2021)  yang berjudul  “Analisis  Sentimen  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pembelajaran Online Selama  Pandemi Covid-19  Pada  Media  Sosial Twitter Menggunakan Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi”  dimana  dalam penelitiannya  membanding  3  metode  yakni Naïve Bayes,  K-Nearest  Neighbor (K-  NN)  dan  C4.5 menunjukkan  bahwa  KNN  memiliki  tingkat  akurasi tertinggi  sebesar  60.80%.  penelitian  ini  juga didukung  oleh  penelitian  Mara,  dkk  (2021)  yang membuktikan  bahwa  algoritma  KNN  menghasilkan tingkat akurasi sebesar 87.00% [8].
Berdasarkan studi pustaka yang telah dilakukan maka peneliti menggunakan algoritma KNN dalam proses analisis  sentimen.  Penelitian  terdahulu  Sebagian besar  menggunakan  data  pada  social  media  seperti twitter dan facebook ,  namun  di  penelitian  ini  data yang  digunakan  adalah  data  komentar  mahasiswa pada EDOM yang bersumber dari database STMIK Primakara. hal ini bertujuan untuk mengetahui hasil klasifikasi komentar oleh mahasiswa untuk selanjutnya dapat dimanfaatkan dalam hal penentuan strategi  maupun  metode  pembelajaran  yang  tepat pada proses belajar mengajar di STMIK Primakara.

## METODE
Metode  penelitian  yang  akan  digunakan  pada penelitian  ini  sebagaimana ditunjukan  pada  Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Tahapan  metode  penelitian  yang  dilakukan  dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut.
1. Identifikasi Masalah Dalam  penelitian  ini,  permasalahan  yang  terjadi adalah  belum  diterapkannya  metode  atau  strategi pembelajaran  yang  tepat  dalam  pembelajaran daring  di  STMIK  Primakara.  Selain  itu  besarnya jumlah  data  komentar  EDOM  yang  belum dimanfaatkan  dengan  baik,  sehingga  dilakukan analisis  sentiment  menggunakan  algoritma K- Nearest Neighbor (KNN).
2. Studi Literatur Studi  literatur  dilakukan  untuk  mengkaji  dan menggali  pengetahuan  mengenai text  mining , analisis  sentiment,  dan  algoritma  KNN  melalui buku, jurnal, artikel, paper , maupun internet .
3. Pengumpulan Data Sumber  data  utama  yang  akan  digunakan  dalam penelitian ini dari database komentar hasil EDOM yang  bersumber  dari  bagian  PPTI  STMIK Primakara.
4. Text Preprocessing Text  Preprocessing merupakan  proses  untuk mempersiapkan  data  mentah  sebelum  dilakukan proses lain [7]. Tahapan text preprocessing adalah sebagai berikut.
a) Filtering dan Cleansing Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses filtering dan cleansing yaitu  menggunakan select atribut dan remove duplicate untuk mengambil kata-kata penting,  membersihkan  dokumen  dari  kata  yang tidak  diperlukan,  dan  membersihkan  kata  yang double atau  duplikat.  selanjutnya dataset akan meliputi  tahap  pelabelan  manual  ke  dalam  dua kelas sentimen yakni positif dan negatif.
b) Case Folding
Case folding dengan menggunakan
transform  cases untuk  mengubah  teks  menjadi huruf kecil.
c) Tokenizing
Tahap  dimana  dilakukannya  penghapusan terhadap semua karakter non alphabet, misalnya simbol, spasi, angka menggunakan tokenize .

## d) Stemming
Proses  dilanjutkan  dengan  menghilangkan imbuhan  pada  masing-masing  kata  sehingga menjadi kata dasar, dan dalam tahap ini bertujuan untuk  membersihkan  suatu  kata  dari  pengejaan yang kurang tepat.
e) Stopword Stopword diproses  pada  sebuah  kalimat yang  mengandung  kata-kata  yang  sering  keluar dan  dianggap  tidak  penting  seperti  waktu  atau penghubung. Untuk itu perlu penghapusan.
f) Cross Validation
Proses cross  validation menggunakan algoritma KNN yang meliputi proses training dan testing ( apply model dan performance ). Setelah itu dilakukan proses pemodelan dengan menggunakan algoritma KNN
untuk mendapatkan nilai accuracy.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pelaksanaan  penelitian text  mining dalam  analisis sentimen  pembelajaran  daring  di  masa  pandemi covid19 menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor Studi Kasus: STMIK Primakara ini dimulai pada bulan Januari hingga September 2022. Adapun hasil penelitian berdasarkan tahapan penelitian yang dilakukan dijabarkan sebagai berikut.
1. Pengumpulan Data Data utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah database komentar  hasil  Evaluasi  Dosen (EDOM) yang bersumber dari bagian PPTI STMIK Primakara pada tahun 2020-2021. Hasil pengumpulan dataset diperoleh  sejumlah  210 komentar berdasarkan hasil query text yang memuat kata “daring” dan “ online ”. Dataset yang digunakan dalam  penelitian  ini  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 2 berikut .
Tabel 2. Dataset Komentar
No Komentar 1 Tolong selama pandemi di permudah untuk bimbingan online Kadang susah sekali ngubungin dosennya.
2 bapaknya jarang masuk kelas lebih sering online
3 Terlalu  banyak  courses  bhs.  Indonesia  yang  saya  dan teman-teman  saya  ikuti  hanya  untuk  melakukan  absen secara  online  saat  melakukan  kelas  online.  Kami  jadi bingung  untuk  mengikuti  aturan  tersebut,  jadinya  ada yang tidak melakukan absen.
4 sudah bagus, mungkin perlu meningkatkan komunikasi lagi  antara  dosen  dan  mahasiswa,  mengingat  pandemi seperti ini rentan terjadinya kesalahpahaman via daring ketimbang  bertemu  langsung.  Tidak  lupa  utk memberikan informasi entah mengenai jadwal perkuliahan  atau  hal  lainnya  tidak  secara  dadakan, karena  meskipun  stay  at  home  dan  study  from  home, belum  menjamin  bahwa  mahasiswa  siap  utk  diberikan informasi secara mendadak
5 Jika mengajar online pastikan bisa berjalan lancar tanpa hambatan.
6 Mengajar  hanya  memberi  tugas.  Tidak  mengadakan meet  secara  online.  Padahal  waktu  bimbingan  beliau sangat menguasai mata kuliah ini. Sayang sekali.
7 -  penyampaian  grup  proposal  dan  skripsi  yang  kurang jelas, sehingga kebanyakan mahasiswa yang mengambil matkul proposal bergabung ke skripsi yang menyebabkan ketinggalan informasi mengenai proposal skripsi.  -  kurang  siap  dalam  memberikan  informasi kepada  mahasiswa  -  tidak  adanya  pertemuan/online meet pertama untuk menjelaskan bagaimana proses dan tata aturan proposal skripsi (hanya mencantumkam slide presentasi) - contoh laporan proposal skripsi dan skripai dijadikan 1 sehingga kami bingung t 8 Efek  daring,  sya  kurng  paham  dan  ilmunya  kurang masuk.
No Komentar 9 selama  daring  kurang  paham  dengan  materi  karena cuma tugas 10 selama  daring  kurang  paham  dengan  materi  yang disampaikan
11 selalu daring, tidak efisien
12 Tidak  ada,  Kuliah  Online  sudah  bisa  berjalan  dengan baik
13 Tidak  ada,  Kuliah  Online  sudah  bisa  berjalan  dengan baik
14 Tidak  ada,  Kuliah  Online  sudah  bisa  berjalan  dengan baik
15 mohon  untuk  tugas-tugas  yang  di  kumpulkan  secara online untuk tidak di kirimkan Via WhatsApp, mungkin bisa di kirimkan via email atau schoology sehingga tidak ada  lagi  tugas  yang  di  contek  begitu  saja  oleh  temen- temen yang tidak mau belajar sama sekali
… …
210 "Terima  kasih  saya  ucapkan  kepada  Pak  dosen  telah memberikan kuliah selama 1 semester ini. Ijin, saya mau menyampaikan kritik saran terkait kuliah.
Mungkin  lebih  diperbanyak  pemecahan  studi  kasus terkait Business Intelligent, mengingat ini ada kaitannya dengan sertifikasi Prodi Sistem Informasi. Dari materi, mungkin  bisa  dibuatkan  modul  materi  dasarnya  atau memberikan  referensi  berupa  artikel  atau  video  untuk mahasiswa lebih menguasai topik bahasan materi. Sulit kalau kelas praktik dilakukan online sinkron. Lebih baik diadakan secara offline, akan lebih bagus interaksinya. Setiap  pertemuan  kelas  sinkron  sudah  direkam  oleh dosen  dan  dishare  link  YouTubenya,  itu  saya  sangat setuju, mahasiswa dapat mengulang melihat pertemuan kelas."
2. Text Preprocessing
Setelah pengumpulan data langkah selanjutnya  adalah preprocessing . Preprocessing merupakan proses untuk mempersiapkan data mentah sebelum  dilakukan  proses  lain.  Pada  umumnya, preprocessing dilakukan dengan cara mengeliminasi data  yang  tidak  sesuai  atau  mengubah  data  menjadi bentuk yang lebih mudah yang diproses oleh sistem [14]. Pada  proses text mining dilakukan proses text preprocessing yang memiliki tujuan untuk menghasilkan  sebuah set  term  index yang  bisa mewakili dokumen [15]. Sehingga text preprocessing adalah  proses  menggali  informasi yang  terdapat  dalam  suatu  teks  dan  mengubahnya menjadi data terstruktur dalam bentuk nilai numerik [16].    Adapun  tahapan text  preprocessing yaitu sebagai berikut.
a) Filtering dan Cleansing
Pada tahapan ini dilakukan proses filtering dan cleansing yaitu  menggunakan select atribut  dan remove  duplicate untuk  mengambil  kata-kata penting, membersihkan dokumen dari kata yang tidak diperlukan, dan membersihkan kata yang double atau duplikat.  selanjutnya dataset akan  meliputi  tahap pelabelan manual ke dalam dua kelas sentimen yakni positif  dan  negatif.  Berdasarkan  hasil filtering dan cleansing ,  dataset  yang  diperoleh  sejumlah  172 komentar,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3 berikut.
Tabel 3. Dataset setelah Filtering dan Cleansing class komentar negatif Tolong  selama  pandemi  di  permudah  untuk  bimbingan online Kadang susah sekali ngubungin dosennya. negatif Terlalu  banyak  courses  bhs.  Indonesia  yang  saya  dan teman-teman  saya  ikuti  hanya  untuk  melakukan  absen secara  online  saat  melakukan  kelas  online.  Kami  jadi bingung  untuk  mengikuti  aturan  tersebut,  jadinya  ada yang tidak melakukan absen.
positif sudah  bagus,  mungkin  perlu  meningkatkan  komunikasi lagi  antara  dosen  dan  mahasiswa,  mengingat  pandemi seperti  ini  rentan  terjadinya  kesalahpahaman  via  daring ketimbang bertemu langsung. Tidak lupa utk memberikan informasi  entah  mengenai  jadwal  perkuliahan  atau  hal lainnya  tidak  secara  dadakan,  karena  meskipun  stay  at home  dan  study  from  home,  belum  menjamin  bahwa mahasiswa siap utk diberikan informasi secara mendadak negatif Jika mengajar online pastikan bisa berjalan lancar tanpa hambatan.
negatif Mengajar hanya memberi tugas. Tidak mengadakan meet secara  online.  Padahal  waktu  bimbingan  beliau  sangat menguasai mata kuliah ini. Sayang sekali.
negatif -  penyampaian  grup  proposal  dan  skripsi  yang  kurang jelas, sehingga kebanyakan mahasiswa yang mengambil matkul proposal bergabung ke skripsi yang menyebabkan ketinggalan  informasi  mengenai  proposal  skripsi.  - kurang  siap  dalam  memberikan  informasi  kepada mahasiswa  -  tidak  adanya  pertemuan/online  meet pertama  untuk  menjelaskan  bagaimana  proses  dan  tata aturan  proposal  skripsi  (hanya  mencantumkam  slide presentasi) - contoh laporan proposal skripsi dan skripai dijadikan 1 sehingga kami bingung t negatif Efek  daring,  saya  kurang  paham  dan  ilmunya  kurang masuk. negatif selama  daring  kurang  paham  dengan  materi  yang disampaikan negatif selalu daring, tidak efisien positif Tidak ada, Kuliah Online sudah bisa berjalan dengan baik
… …
negatif "Terima  kasih  saya  ucapkan  kepada  Pak  dosen  telah memberikan kuliah selama 1 semester ini. Ijin, saya mau menyampaikan kritik saran terkait kuliah.
Mungkin  lebih  diperbanyak  pemecahan  studi  kasus terkait Business Intelligent, mengingat ini ada kaitannya dengan  sertifikasi  Prodi  Sistem  Informasi.  Dari  materi, mungkin  bisa  dibuatkan  modul  materi  dasarnya  atau memberikan  referensi  berupa  artikel  atau  video  untuk mahasiswa  lebih  menguasai  topik  bahasan  materi.  Sulit kalau kelas praktik dilakukan online sinkron. Lebih baik diadakan  secara  offline,  akan  lebih  bagus  interaksinya. Setiap pertemuan kelas sinkron sudah direkam oleh dosen dan  dishare  link  YouTubenya,  itu  saya  sangat  setuju, mahasiswa dapat mengulang melihat pertemuan kelas.".
b) Case Folding
Case  folding dengan  menggunakan transform cases untuk  mengubah  teks  menjadi  huruf  kecil. Tabel  4  berikut  menunjukkan  sampel  dataset  yang dilakukan case folding .
Tabel 4. Hasil Case Folding pada sampel dataset No Label Komentar
1 negatif selalu daring, tidak efisien
2 negatif audio kadang macet saat daring
3 positif dari segi mengajar dikelas secara online sudah cukup bagus
4 positif tidak ada yang perlu dikritik karena dari materi, proses pembelajaran, dan interaksi kelas online sudah cukup bagus
No Label Komentar 5 negatif dalam penyampaian materi secara online kurang jelas

## b) Tokenizing
Tahap  dimana  dilakukannya  penghapusan terhadap  semua  karakter  non  alphabet,  misalnya simbol,  spasi,  angka  menggunakan tokenize .  Hasil dataset  setelah  di  tokenizing  seperti  pada  Tabel  5 berikut.
Tabel 5. Hasil Tokenizing pada sampel dataset No Label Komentar
1 negatif selalu daring tidak efisien
2 negatif audio kadang macet saat daring
3 positif dari segi mengajar dikelas secara online sudah cukup bagus
4 positif tidak ada yang perlu dikritik karena dari materi proses pembelajaran dan
interaksi kelas online sudah cukup bagus
5 negatif dalam penyampaian materi secara
online kurang jelas
c) Stemming
Proses dilanjutkan dengan menghilangkan imbuhan pada masing-masing kata sehingga menjadi kata  dasar,  dan  dalam  tahap  ini  bertujuan  untuk membersihkan suatu kata dari pengejaan yang kurang tepat.  Proses  stemming  yang  dilakukan  seperti mengganti  kata  “diskusinya”  menjadi  “diskusi”, “mengajarkan”  menjadi  “mengajar”,  “interaksinya” menjadi  “interaksi”,  mengganti  “penyampaian” menjadi  “mengajar”,  dst.Tabel  6  berikut  adalah sampel dataset setelah dilakukan proses stemming .
Tabel 6. Hasil Stemming pada sampel dataset No Label Komentar 1 negatif selalu daring tidak efisien 2 negatif audio kadang macet saat daring
3 positif dari segi ajar kelas secara online sudah cukup bagus
4 positif tidak ada yang perlu kritik karena dari materi proses belajar dan interaksi kelas online sudah cukup bagus 5 negatif dalam mengajar materi secara online kurang jelas
d) Stopword
Stopword diproses  pada  sebuah  kalimat  yang mengandung  kata-kata  yang  sering  keluar  dan dianggap tidak penting seperti waktu atau penghubung.  Daftar  kata  yang  menjadi  stopword seperti  “aduhh,  hehe,  yang,  via,  tolong,  terkait, terimakasih, terkadang, terima, kasih, temen, teman, online, kuliah, pandemi, covid, covid19, mahasiswa, dst”. Adapun hasil sampel dataset setelah dilakukan proses stopword seperti pada Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Hasil Stopword pada sampel dataset
No Label Komentar 1 negatif tidak efisien 2 negatif  audio macet 3 positif cukup bagus 4 positif materi belajar interaksi cukup bagus 5 negatif  materi kurang jelas
Proses text  processing secara  keseluruhan menggunakan tools  Data  Mining yaitu  RapidMiner. Berikut adalah model yang digunakan dalam tahapan text preprocessing .

## Gambar 2. Model Text Preprocessing

## 3. Penerapan Algoritma KNN
Penerapan  algoritma  KNN  dilakukan  dengan RapidMiner,  dimana  model  yang  dibangun  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Model Penerapan Algoritma KNN dalam Sentimen Analisis
Data komentar yang sudah melalui preprocessing selanjutnya  dilakukan  penerapan algoritma  KNN  dan  juga  melakukan  analisis sentimen  terhadap  data  komentar.  Model  analisis sentimen dibangun berdasarkan data latih yang telah disiapkan  yang  diujicobakan  pada  pengujian  data sejumlah  172  data  untuk  mengetahui  sentimen terhadap  pembelajaran  daring.  Teks  yang  dianalisis dalam  penelitian  ini  adalah  teks  dalam  berbahasa Indonesia dan menggunakan kosa kata dalam bahasa Indonesia.  KNN  adalah  algoritma  klasifikasi  data yang  berdasarkan data  training dengan  jarak  yang paling  dekat  dengan  objek.  Rumus  yang  digunakan
dalam  perhitungan  algoritma  KNN  adalah  rumus Eucledan  Distance[17] .  KNN  terbukti  mencapai hasil  akurasi  yang  baik  dan  sesuai  dengan perhitungan  yang  diterapkan  dalam  sebuah  aplikasi [18].
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √(∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 ) Dimana: 𝑑 : jarak 𝑥 : data uji 𝑦 : sampel data 𝑖
: variabel data
𝑛
: dimensi data
Hasil  penerapan  algoritma  KNN  pada  data komentar untuk melakukan sentimen analisis seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
Gambar 4. Hasil Analisis Sentimen Positif dan Negatif
Hasil  data  analisis  yang  diuji  untuk  mendapatkan sentimen  terhadap  persepsi  pembelajaran  daring  di masa  pandemi  adalah  138  komentar  negatif  dan  34 komentar positif. Sentimen negatif lebih mendominasi  dengan  80.23%  dan  19.77%  positif. Selanjutnya, peneliti melakukan uji confusion matrix dan cross  validation dalam  proses text  mining menggunakan algoritma KNN dengan model seperti pada gambar berikut.

## Gambar 5. Model Uji Performance
Dari  172  data  sebagai  data  uji,  hasil  data  prediksi komentar  negatif  yakni True  Negatif (TN)  sebesar 127  dan  10 False  Negatif (FN),  sedangkan  data prediksi komentar positif True Positif (TP) sebesar 14
dan  20 False  Positif (FP)  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 6 berikut.

## Gambar 6. Hasil Analisis Confusion Matrix
Berdasarkan  data  tersebut  menunjukkan  bahwa komentar  mahasiswa  terhadap  pembelajaran  daring pada  masa  pandemi  lebih  cenderung  negatif. Selanjutnya nilai accracy yang didapatkan algoritma KNN  dalam  analisis    sentimen  adalah  82.48%  yang membuktikan bahwa  KNN  memiliki  tingkat  akurasi yang  tinggi  dalam  melakukan  analisis  sentimen pembelajaran daring. Berdasarkan uji cross validation menunjukkan  bahwa  nilai Precision menggunakan algoritma KNN sebesar 86.39% positif dan  58.33%  negatif.  Sedangkan  nilai recall sebesar 92.70%  negatif  dan  41.18%  positif.  Selain  KNN, peneliti  mencoba  membandingkan  KNN  dengan algoritma  lain  yang  sejenis  yaitu Support  Vector
Machine (SVM) dan Naïve Bayes.
Tabel 8. Perbandingan Tingkat Akurasi Algotima Akurasi KNN 82.48% Support Vector Machine 80.69% Naïve Bayes 68.95%
Berdasarkan  Tabel  8  di  atas,  hasil  menunjukkan bahwa SVM memiliki tingkat akurasi sebesar 80.69% dan  Naïve  Bayes  sebesar  68.95%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  algoritma  KNN  memiliki  nilai akurasi yang paling tinggi meskipun tidak signifikan dari  SVM,  sedangkan  algoritma  Naïve  Bayes memiliki  akurasi  yang  paling  rendah  dibandingkan KNN dan SVM.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menerapkan  algoritma  KNN  untuk analisis  sentimen  terhadap  pembelajaran  daring. Analisis  sentimen  menggunakan database evaluasi dosen STMIK Primakara dengan kata kunci “daring” dan “ online ” dalam bahasa Indonesia. Penelitian ini menunjukkan  komentar  mahasiswa  lebih  cenderung sentimen  negatif.  Persepsi  negatif  dihasilkan  karena ketidakpuasan  mahasiswa  terhadap  pembelajaran daring. Hasil confusion matrix menunjukkan prediksi komentar  negatif  yakni True  Negatif (TN)  sebesar 127  dan  10 False  Negatif (FN),  sedangkan  data prediksi komentar positif True Positif (TP) sebesar 14 dan  20 False  Positif (FP).  Berdasarkan  uji cross validation menunjukkan  bahwa  nilai Precision menggunakan algoritma KNN sebesar 86.39% positif dan  58.33%  negatif.  Sedangkan  nilai recall sebesar
92.70%  negatif  dan  41.18%  positif.  Nilai  akurasi KNN  sebesar  82.48%  yang  berarti  KNN  dapat dikatakan akurat dalam melakukan analisis sentimen komentar  pembelajaran  daring.  Selain  itu  dilakukan perbandingan dengan SVM dan Naïve Bayes, dimana hasil menunjukkan KNN memiliki nilai akurasi yang lebih  tinggi  meskipun  tidak  signifikan  dari  SVM, sedangkan  algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  akurasi yang paling rendah. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa  pembelajaran  daring  belum  dapat  diterapkan secara  maksimal  di  STMIK  Primakara,  berbagai kendala  baik  dari  dosen  maupun  mahasiswa menyebabkan  ketidakpuasan  mahasiswa  dalam mengikuti perkuliahan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan Teknologi  yang  telah  mendukung  penelitian  ini melalui  program  hibah  pendanaan  nasional  skema Penelitian Dosen Pemula tahun 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  S.  A.  H.  Abdul  Bashith,  “ANALISIS
SENTIMEN PUBLIK TERHADAP PEMBELAJARAN  DARING  Dr.,”  vol.  08, no. 01, pp. 190–196, 2020.
[2] R. W. Samsir, Ambiyar, Unung Verawardina, Firman Edi, “Analisis Sentimen
Pembelajaran  Daring  Pada  Twitter  di  Masa Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Metode Naïve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol.  5,  no.  1,  p.  149,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[3] D.  Musfiroh et  al. ,  “Analisis  Sentimen terhadap  Perkuliahan  Daring  di  Indonesia dari  Twitter  Dataset  Menggunakan  InSet Lexicon,” MALCOM  Indones.  J.  Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 24–33, 2021.
[4] E.  Ramadhanta  Machmud  Razaq,  J.  Deden Witarsyah,  and  F.  Hamami,  “Analisis
Sentimen  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Pembelajaran Online Selama Pandemi Covid-19  Pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Perbandingan Algoritma Klasifikasi,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 9000–9006, 2021.
[5] T. W. Putra, A. Triayudi, and Andrianingsih, “Analisis  Sentimen  Pembelajaran  Daring menggunakan Metode Naïve Bayes , KNN , dan Decision Tree,” vol. 6, no. 1, 2021.
[6] Hs. Hermanto and A. Noviriandini, “Analisa Sentimen  Terhadap  Belajar  Online  Pada Masa  Covid-19  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine  Berbasis  Particle Sarm  Optimization,” J.  Inform.  Kaputama , vol.  5,  no.  1,  pp.  129–136,  2021,  [Online].
Available: https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JIK/ article/view/451.
[7] S. Y. Nursyi’ah, A. Erfina, and C. Warman, “Analisis  Sentimen  Pembelajaran  Daring Pada  Masa  Pandemi  Covid-19  Di  Twitter Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” J. Media  Inform.  Budidarma ,  pp.  117–123, 2021.
[8] A.  Tanggu  Mara,  E.  Sediyono,  and  H. Purnomo,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbors  Pada  Analisis  Sentimen  Metode Pembelajaran Dalam Jaringan (DARING) Di Universitas  Kristen  Wira  Wacana  Sumba,”
Jointer - J. Informatics Eng. , vol. 2, no. 01, pp. 24–31, 2021, doi: 10.53682/jointer.v2i01.30. [9]
I. K. Susanto, “Analisis Sentimen dan Topic Modelling  Pada  Pembelajaran  Online  di Indonesia  Melalui  Twitter,” JOINTECS
(Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  6, no.
2, p. 85, 2021, doi: 10.31328/jointecs.v6i2.2350. [10] N. Chatrina, Siregar, R. Ruli, A, Siregar, and M.  Yoga,  Distra,  Sudirman,  “Implementasi Metode Naive Bayes Classifier (NBC) Pada Komentar Warga Sekolah Mengenai Pelaksanaan Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ),” J. Teknol. , vol. 34, no. 1, pp. 102–110, 2020,
[Online]. Available: https://aperti.e- journal.id/teknologia/article/view/67.
[11] B.  Purba  and  R.  Syahputra,  “Implementasi metode Naive Bayes Classifier pada Evaluasi Kepuasan Mahasiswa terhadap Pembelajaran Daring,” InfoTekJar J. Nas. Inform. … ,  vol. 1, 2021, [Online]. Available:
https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/
article/view/4352. [12] A.  P.  Natasuwarna,  “Seleksi  Fitur  Support Vector  Machine  pada  Analisis  Sentimen Keberlanjutan Pembelajaran Daring,” Techno.Com ,  vol.  19,  no.  4,  pp.  437–448, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.4044.
[13]    P.  Puntoriza  and  C.  Fibriani,  “Analisis
Persebaran UMKM Kota Malang Menggunakan  Cluster  K-means,” JOINS (Journal  Inf.  Syst. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  86–94, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.3469.
[14] S. Y. Nursyi’ah, A. Erfina, and C. Warman, “Analisis  Sentimen  Pembelajaran  Daring Pada  Masa  Pandemi  Covid-19  Di  Twitter Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” J. Media  Inform.  Budidarma ,  pp.  117–123, 2021.
[15] Nengah  Widya  Utami,  “TEXT  MINING
CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN  TOPIK  DOKUMEN PENELITIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DENGAN COSINE  SIMILARITY,” JINTEKS  (Jurnal
Inform. Teknol. dan Sains) , vol. 4, no. 3, pp. 255–259, 222AD.
[16] N. Chatrina, Siregar, R. Ruli, A, Siregar, and
M.  Yoga,  Distra,  Sudirman,  “Implementasi Metode Naive Bayes Classifier (NBC) Pada Komentar Warga
Sekolah Mengenai
Pelaksanaan Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ),” J. Teknol. , vol. 34, no. 1, pp. 102–110, 2020, [Online]. Available: https://aperti.e- journal.id/teknologia/article/view/67.
[17] T. W. Putra, A. Triayudi, and Andrianingsih, “Analisis  Sentimen  Pembelajaran  Daring menggunakan Metode Naïve Bayes , KNN , dan Decision Tree,” vol. 6, no. 1, 2021.
[18] A.  Tanggu  Mara,  E.  Sediyono,  and  H. Purnomo,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest
Neighbors  Pada  Analisis  Sentimen  Metode Pembelajaran Dalam Jaringan (DARING) Di
Universitas  Kristen  Wira  Wacana  Sumba,”
Jointer - J. Informatics Eng. , vol. 2, no. 01, pp. 24–31, 2021,
doi: 10.53682/jointer.v2i01.30.