Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 254-262 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Klasifikasi Teks Mining Terhadap Analisa Isu Kegiatan Tenaga Lapangan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
Nur Ajijah 1 , Adi  Kurniawan 2 , Susilawati 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
e-mail: nur.ajijah18036@student.unsika.ac.id 1 , adi.kurniawan17035@student.unsika.ac.id 2 , susilawati.sobur@staff.unsika.ac.id 3

## Abstract
Information and communication technology at this time  is developing very rapidly,  including  in the easier dissemination of information. With the sophisticated technology in conveying information, it is possible that there is information that is not certain  of its truth. The issue that occurs is due to the discrepancy of expectations expected by distributors, kiosks, and farmers.  The amount of issue data obtained greatly affects the efficiency of the results that will be obtained. Therefore, it is necessary to have a text analysis  to find out the issues spread in the field regarding the services of products and services provided by PT XYZ. In this study, it applied the CRISP-DM research stages and the application of  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  algorithm    which  showed  that  the  resulting  accuracy  rate  was 93.88%  with  data  of  2,500  data.  And  the  highest  precission  value  is  obtained  by  the  payment qualification of 98.67%.
Keywords : Text mining, classification, algorithms K-Nearest Neighbor (KNN).

## Abstrak
Teknologi informasi dan komunikasi pada saat ini berkembang dengan sangat pesat, termasuk dalam penyebaran  informasi  yang  semakin  mudah.  Dengan  canggihnya  teknologi  dalam  menyampaikan sebuah  informasi  tidak  menutup  kemungkinan  akan  adanya  informasi  yang  belum  pasti kebenarannya. Isu yang terjadi dikarenakan adanya ketidaksesuaian harapan yang diiharapkan oleh distributor,  kios,  maupun  petani.  Jumlah  banyaknya  data  isu  yang  diperoleh  sangat  mempengaruhi efisiensi terhadap hasil yang akan di dapat. Oleh karena itu perlu adanya sebuah Analisa teks untuk mengetahui  isu-isu  yang  tersebar  di  lapangan  mengenai  pelayanan  produk  maupun  jasa  yang disediakan  oleh  PT  XYZ.  Pada  penelitian  ini  mengaplikasikan  tahapan  penelitian  CRISP-DM  serta penerapan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  yang  menunjukan  bahwa  tingkat  akurasi  yang dihasilkan sebesar 93.88% dengan data sebanyak 2.500 data. dengan nilai recall tertinggi diperoleh oleh klasifikasi harga sebesar 96, 91% yang termasuk klasifikasi harga. Dan nilai precission tertinggi diperoleh oleh kualifikasi pembayaran sebesar 98.67%.
Kata Kunci: Text mining, klasifikasi, algoritma K-Nearest Neighbor (KNN).

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  dan  komunikasi  pada  saat  ini  berkembang  dengan sangat pesat, termasuk dalam penyebaran informasi yang semakin mudah. Seiring dengan  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi,  maka  informasi  yang disampaikan  semakin  berkembang  dan  semakin  luas.  Dengan  canggihnya teknologi  dalam  menyampaikan  sebuah  informasi  tidak  menutup  kemungkinan akan adanya informasi yang belum pasti kebenarannya.
Sales  Representative (SR)    merupakan  salah  satu  bagian  dari  struktur organisasi yang ada pada PT XYZ yang bertugas untuk bertanggung jawab dalam
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 254-262 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
melakukan  penjualan  dan  mempromosikan  produk  secara  langsung  [1]. Asisten Sales  Representativ e  (ASR)    adalah  jabatan  seseorang  yang  memiliki  tugas  untuk melakukan  kegiatan  marketing  seperti  kunjungan  dinas,  kunjungan  kepada  para petani,  kunjungan  terhadap  distributor  ataupun  kios  diwilayah  kerja  [2]. Banyaknya  kegiatan  yang  dilakukan  oleh  ASR  baik  di  wilayah  kantor  maupun dilapangan tidak terlepas dari adanya isu yang tersebar terkait pelayanan produk maupun jasa.
Isu  menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI)  merupakan  sebuah masalah yang  bersifat  opini  pernyataan  atau berupa  kata-kata  isyarat  yang  tidak terjamin  kebenarannya.  Pada  Suatu  kunjunganya  terhadap  Distributor,Kios, maupun petani sering kali SR dan ASR menemukan isu yang menjadi suatu kendala dalam melakukan proses penjualan hal ini di sebabkan oleh beberapa faktor yang belum  di  ketahui  secara  pasti.  Isu  yang  terjadi  dikarenakan  adanya ketidaksesuaian harapan yang diiharapkan oleh distributor, kios, maupun petani. Jumlah  banyaknya  data  isu  yang  diperoleh  sangat  mempengaruhi  efisiensi terhadap  hasil  yang  akan  di  dapat.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya  sebuah  Analisa teks untuk  mengetahui  isu-isu  yang  tersebar  di  lapangan  mengenai  pelayanan produk  maupun  jasa  yang  disediakan  oleh  PT  XYZ.  Analisa  teks  atau    klasifikasi dokumen  teks  adalah  suatu  aktivitas  menganalisis  data  teks,  tulisan  yang terkandung dalam sebuah dokumen. Pada penelitian yang telah dilakukan dengan judul  Klasifikasi  Dokumen  Temu  Kembali  Informasi  dengan K-Nearest  Neighbor (KNN),  evaluasi  sistem  dilakukan  dengan  melihat  hasil  perhitungan recall , precission ,  F-Measure  dengan  menggunakan  uj  coba  20  dokumen  testing  dan menggunakan  nilai  K  =  {37,  41,  43}  nilai  akurasi    F-Measure  paling  tinggi  yang dihasilkan  dengan  menggunakan  nilai  k  =  43  yaitu  sebesar  0.539  [3].  Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh didapatkan hasil akurasi sebesar 67.2%  dengan nilai k = 5, nilai presisi tertinggi sebesar 56,94%, dan nilai recall sebesar 78.24% dengan menggunakan nilai k = 15 [6].
Pada  penelitian  ini  mengaplikasikan  tahapan  penelitian  CRISP-DM  serta penerapan  algoritma K-Nearest  Neighbor  (KNN) dalam  membahas  mengenai klasifikasi teks mining  terhadap  Analisa  isu  kegiatan  tenaga  lapangan  di  PT  XYZ. Adapun  Manfaat  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  dan mengetahui  jenis issue atau  ulasan  pelanggan,  distributor,  kios,  dan  petani terhadap pelayanan baik barang maupun jasa di PT XYZ yang anntinya inforrmasi yang didapatkan bisa jadi suatu keputusan dalam menangaapi isu isu yang ada.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Klasifikasi
Klasifikasi adalah salah satu proses pada data mining yang bertujuan untuk menemukan hubungan dan menentukan atribut atau kelas label dari sampel yang akan diklasifikasi [7]. Klasifikasi merupakan suatu proses yang bersifat supervised learning  dan  digunakan  untuk  membedakan  kelas  label  data  dengan  melalui pencarian model atau fitur yang dapat memprediksi kelas dari suatu objek dengan tepat yang [8].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 254-262 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Teks Mining
Teks  mining merupakan  proses  penggalian  informasi  berdasarkan  sumber data  berbentuk  teks  yang  bersifat uncstructured data  [9]. Teks  mining adalah penelitian  yang  mencoba  untuk  memecahkan  sebuah  permasalahan  informasi yang  berlebih  dengan  menggunakan  sebuah  teknik  data  mining,  dan  melibatkan tahapan preprocessing dokumen seperti seleksi teks, kategorisasi [10].
2.3 . Cross Industry Standard for Data mining CRIPS-DM
Untuk pendekatan metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metodologi Cross  Industry  Standard  for  Data  mining (CRISP-DM)  dengan menerapkan  metode  klasifikasi  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN).

## Gambar  1 . Metodolodi CRISP-DM
Menurut    Laroske  CRIPS-DM    adalah  standarisasi  dari  proses data  mining sebagai pemecahan masalah secara umum dalam suatu penelitian ataupun bisnis dengan enam tahapan proses yaitu [11]:
a) Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Tahap  pertama  dilakukan  sebuah  pemahaman  atau  analisis  terhadap masalah  apa  yang  akan  diselesaikan  dalam  bisnis.  Dalam  hal  ini  perlu  dilakukan dengan pencarian solusi dan kajian secara berulang kali.

## b) Data Understanding (Pemahaman Data)
Tahap  kedua  yaitu  pemahaman  struktur  data  dilakukan  pengumpulan  data, penggambaran  data,  atau  deskripsi  data,  selanjutnya  mengidentifikasi  masalah yang berkaitan dengan data yang tersedia. Pada penelitian ini data didapatkan dari Departemen Project Retail Manajemen PT XYZ berdasarkan laporan keluhan dari pelanggan periode Tahun 2021.
c) Data Preparation (Persiapan Data)
Pada  tahap  ketiga,  pemilihan  data,  pemberian  label  pada  data  atau  atribut yang akan digunakan, selanjutnya akan  dilakukan preprocessing sebagai berikut:
1) Cleansing (Pembersihan  Data),  yaitu  pembersihan  karakter  pada  teks dokumen yang berupa seperti hastag, symbol, dan tanda tanya.
2) Case  folding ,  yaitu  proses  mengubah  huruf  kapital  yang  ada  pada  dokumen menjadi huruf kecil.
3) Tokenizing ,  yaitu  tahapan  potongan  kata  yang  bertujuan  untuk  mengubah huruf kapital menjadi kumpulan kata atau kalimat tunggal.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 254-262 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
4) Convert to word , yaitu memperbaiki penulisan kata.
5) Stopwords ,  pembersihan  atau  penghilangan  kata  yang  tidak  digunakan terhadap hasil klasifikasi.
6) Stemming , proses transformasi kata imbuhan menjadi kata dasarnya.
d) Modeling (Pemodelan Data)
Pada  tahap  modeling  dilakukan  proses  penerapan  model,  algoritma,  serta tools yang akan digunakan pada proses data mining. Pada penelitian ini model data mining yang akan digunakan yaitu metode klasifikasi dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  terhadap  data  keluhan  pelanggan  terhadap  kinerja  produk  dan jasa  di  PT  XYZ.  Hasil  pemodelan  tersebut  selanjutkan  dapat  digunakan  sebagai pertimbangan dalam mengambil sebuah keputusan.

## e) Evaluation (Evaluasi)
Pada  tahap  evaluation  ini  dilakukan  sebuah  analisis  terhadap  hasil  dari proses  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan.  Proses  interpretasi  termasuk  ke dalam  tahap  evaluasi.  Evaluasi  dilakukan  untuk  mengetahui  kesesuaian  model yang diterapkan dalam  proses pembelajaran data.

## f) Deployment (Penyebaran)
Tahap  terakhir  yaitu  proses  penyebaran  pengetahuan  dan  informasi  yang didapatkan dari hasil pemodelan dan evaluasi pada proses data mining. Hasil yang didapatkan  akan  diberikan  kepada  pihak  PT  XYZ  yang  digunakan  untuk menentukan  pertimbangan  atau  keputusan  yang  tepat  dalam  mengatasi  keluhan pelanggan terhadap pelayanan yang diberikan oleh PT XYZ.

## 2.4. K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest Neighbor (KNN) adalah algoritma yang digunakan dalam klasifikasi teks  atau  data  yang  bersifat supervised .  Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN) bekerja  berdasarkan  jarak  terpendek  dari  query  instance  ke  data  uji  atau  data train untuk menentukan klasifikasi ketetanggaanya [12].  Klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)

## 2.5. Confussion Matrix
Confusion  matrix merupakan  hasil  dari  klasifikasi  yang  berupa  tabel berdasarkan  jumlah  data  uji  yang  benar  dan  salah  [13]. Confusion  matrix juga merupakan suatu proses untuk mengetahui hasil kinerja dan bahan evaluasi dari metode  klasifikasi [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Business Understanding
Isu merupakan sebuah informasi, rumor yang belum pasti kebenarannya. Isu terjadi  karena  adanya  ketidaksesuaian  harapan  yang  diiharapkan  oleh  para distributor atau pelanggan produk yang dipasarkan. Pada hal ini isu yang terjadi di lapangan dalam proses pemasaran sebuah produk dan jasa yang dilakukan di PT XYZ  salah  satunya  isu  mengenai  kenaikan  harga  produk,  kualitas  kemasan, pengiriman produk yang tidak sesuai dengan Purchase Order (PO) yang dilakukan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 254-262 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
oleh  pelanggan.  Maka  berdasarkan  hal  tersebut,  perlu  adanya  analisis  isu  yang dapat memvalidasi isu atau infromasi yang tersebar dilapangan.
3.2. Data Understanding
Jumlah  data  isu  yang  terjadi  dilapangan  yang  berhasil  dikumpulkan  adalah sebanyak 2.500 data. Data tersebut merupakan sampel dari data isu tahun 2021. Untuk  tahap  selanjutnya  akan  dilakukan  pelabelan  secara  manual  pada  data dengan  mengkategorikan  isu-isu  menjadi  kategori  harga,  kualitas  produk, packaging, program promosi, pembayaran, dan isu lainnya.

## 3.3. Data Preparation
Tahap  data  preparation  dilakukan  pemilihan  data,  seleksi  data  dengan menghapus data duplikat yang memiliki isu yang sama.
a) Cleansing (Pembersihan data)
Pembersihan karakter pada teks dokumen yang berupa seperti hastag, simbol, dan  tanda  tanya.  Pada  tahap  ini  dilakukan  penghapusan  atribut  yang  tidak dibutuhkan  dalam  proses  klasifikasi text  mining analisis  isu,  selanjutnya pembersihan pada data simbol dan jenis-jenis tanda tanya yang terdapat pada dokumen.  Jumlah  atribut  sebelum  dilakukan  pembersihan  data  sebanyak  13 atribut  data,  selanjutnya  atribut  yang  tidak  akan  digunakan  dalam  proses klasifikasi  akan  dihapus.  Atribut  yang  akan  digunakan  hanya  2  atribut  yaitu atribut issue dan catatan.
Gambar 1. Dataset awal Isu Tenaga di Lapangan
Pada Gambar 1 menunjukan dataset awal terkait isu yang terjadi pada tenaga kerja di Lapangan. Namun untuk memudahkan dalam proses klasifikasi pada data mining,  akan  dilakukan  tahapan  pengurangan  jumlah  atribut  yang  terlibat  dalam menentukan  suatu  nilai  kelas  target.  Proses  pemilihan  data  ini  adalah  data  yang telah melalui proses text mining .
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 254-262 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2. Dataset setelah pembersihan atribut dan ekstraksi data
b) Case  folding ,  proses  mengubah  huruf  kapital  yang  ada  pada  dokumen  menjadi huruf  kecil.  Selanjutnya  merubah  semua  karakter  huruf  pada  catatan  isu menjadi karakter huruf kecil semua.
c) Tokenizing , yaitu tahapan potongan kata yang bertujuan untuk mengubah huruf kapital menjadi kumpulan kata atau kalimat tunggal. Tokenisasi berfungsi untuk membagi  catatan  isu  dari  kalimat  menjadi  per  kata.  Pada  tahap  ini  proses tokenisasi dilakukan dengan melihat kalimat per spasi dan dipisahkan menjadi per kata.

## Gambar 3. Hasil Proses Tokenizing
d) Convert to word , yaitu memperbaiki penulisan kata.
e) Stopwords , pembersihan atau penghilangan kata yang tidak digunakan terhadap hasil klasifikasi. Pada tahap ini dilakukan penghapusan kata yang tidak penting seperti yang, dan, di, adalah dan seterusnya.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 254-262 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 4 . Proses pembersihan atau penghilangan kata (Stopword)
f) Stemming , proses transformasi kata imbuhan menjadi kata dasarnya.
g) Modeling
Tahap  penerapan  teknik  data  mining  yang  akan  digunakan  sesuai  dengan permasalahan  dan  tujuan  penelitian.  Pada  penelitian  model  yang  akan digunakan  dalam  proses  data  mining  klasifikasi  adalah  algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang akan di klasifikasi merupakan data  terkait isu yang terjadi pada tenaga kerja di lapangan. Yang memiliki dua atribut yaitu catatan dan  issu,  atribut  yang  akan  menjadi  acuan  dan  dijadikan  sebagai  label  yaitu atribut  isu  yang  berisi  jenis-jenis  isu  meliputi  harga,  pembayaran,  program promosi, kualitas produk, packaging, dan isu lainnya.
Gambar 5. Pemodelan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
Gambar 6. Pemodelan atribut issu dengan algoritma K-Nearest Neighbor(KNN)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 254-262 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Klasifikasi text  mining yang  akan  dibuat  adalah  6  klasifikasi,  penentuan klasifikasi text mining akan dibagi 6 class kriteria yaitu  kelas harga, pembayaran, program promosi, packaging, kualitas produk, dan isu lainnya.
h) Evaluation Setelah data di performance maka hasil perhitungan pemodelan perlu dilakukan evaluasi  untuk  mengetahui  tingkat  kualitas  dari  pada  pemodelan  yang  telah dilakukan.  Hasil  pemodelan  selanjutnya  dilakukan  evaluasi  menggunakn confussion matrix .
Gambar 7. Hasil perhitungan akurasi algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
Pada  Gambar  7  merupakan  hasil  pengujian  menggunakan  algoritma K- Nearest Neighbor (KNN) yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 93.88%+/-1.80. Evaluasi sistem dilakukan dengan melihat hasil perhitungan nilai recall , precission terhadap  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan  menggunakan  2.500  data  dengan menggunakan nilai K = 5. Dari hasil uji coba yang telah diterapkan diperoleh nilai tertinggi recall sebesar 96, 91% yang termasuk dalam klasifikasi harga, Untuk nilai akurasi precission tertinggi  diperoleh  oleh  kelas  pembayaran  sebesar  98.67%, sedangkan  nilai  akurasi recall dan precision terendah  yaitu  kelas  klasifikasi packaging sebesar 80.00%. Dibawah ini merupakan nilai akurasi dari kriteria isu- isu berdasarkan catatan.
Tabel 1. Tabel penjelasan kriteria issue Catatan Issue Jumlah Kata Kata-kata Nilai class Recall Nilai class Precision Harga 973 Harga, mahal, daya beli, menurun, rendah 96.91% 92.05% Pembayaran 74 Bayar, langsung, jangka, 96.10% 98.67% Program Promosi 60 Hari, promo, penjualan, turun, naik 92.31% 93.75% Packaging 4 Kemasan, baik, rusak, 80.00% 80.00% Kualitas Produk 22 Bagus, terjamin, kadaluarsa 91.67% 80.00% Isu Lainnya 753 Kios, sudah non aktif, tidak,  menjual pupuk 90.29% 96.17%

## i) Deployment
Setelah  proses  pemodelan  data  mining  klasifikasi  dengan  menerappkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), selanjutnya adalah tahapan implementasi dari  proses  data  mining  yang  dilakukan  yaitu  dengan  penyususnan  laporan. Berdasarkan  hasil  yang  didapat  dengan  algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN) dengan  pemodelan  CRISP-DM  menunjukan  bahwa  tingkat  akurasi  yang dihasilkan  sebesar  93.88%  dengan  data  sebanyak  2.500  data.  Nilai  tersebut membuktikan  bahwa  model  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  dapat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI)
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 254-262 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  teks  mining  dan  ketepatan  dalam mengelompokan  issu  tenaga  kerja  dilapangan.  Pemahaman  terhadap  macam- macam  issu  yang  terjadi  dapat  menjadi  salah  satu  pertimbangan  dalam melakukan pengambilan sebuah keputusan dalam memasarkan produk pada PT. XYZ.

## 4.  SIMPULAN
Berdasakan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dilaksanakan  maka  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  berdasarkan  perhitungan  dengan  menerapkan  model data  mining  CRISP-DM  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  tingkat  akurasi  yang  diperoleh  yaitu  93.88%,  dengan  nilai recall  tertinggi  diperoleh  oleh  klasifikasi  harga  sebesar  96,  91%  yang  termasuk klasifikasi  harga.  Dan  nilai  precission  tertinggi  diperoleh  oleh  kualifikasi pembayaran sebesar 98.67%. Dari hasil observasi terhadap data isu tenaga kerja di lapangan  dengan  melalui  tahapan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor  (KNN)  didapatkan  jumlah  nilai  karakter  yang  dibuat  oleh  para distributor, kios, maupun petani yaitu harga.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alfiani,  A.  M.,  Saptono,  R.,  &  Anggraningsih,  R.  (2015,  Juni  01).  Sistem  Klasifikasi Feedback  Pelanggan  Dan  Rekomendasi  Solusi  Atas  Keluhan  Di  Upt  Puskom  Uns Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier Dan Cosine Similarity. Jurnal Itsmart, 4(1), 36 - 42.
[2] Darma,  D.  S.,  &  Saragih,  L.  (2019,  05).  Peranan  Sales  Promotion  Representative Terhadap  Volume  Penjualan  Shinzui  Pada  Pt.  Focus  Distribusi  Nusantara. Manajemen : Jurnal Ekonomi, 1(1), 1 - 8. Doi:Https://Doi.Org/10.36985/Manajemen.V1i1.76 [3] Deviyanto,  A.,  &  Wahyudi,  M.  R.  (2018,  Mei).  Penerapan  Analsis  Sentimen  Pada Pengguna  Twitter  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (Knn).  Jisika  (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), 3(1), 1-13.
[4] Gata,  W.,  &  Purnomo.  (2017).  Akurasi  Text  Mining  Menggunakan  Algoritma  K- Nearest Neighbor Pada Data Content Berita Sms. Jurnal Format , 6(1), 1-13.
[5] Nurjanah, W. E., Perdana, R. S., & Fauzi, M. A. (2017, Desember). Analisis Sentimen Terhadap  Tayangan  Televisi  Berdasarkan  Opini  Masyarakat  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Dan  Pembobotan  Jumlah  Retweet  . Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 1(12), 1750-1757.
[6] Putra,  M.  R.,  &  Nova  Wardani,  K.  R.  (2020,  Juni).  Penerapan  Text  Mining  Dalam Menganalisis Kepribadian Pengguna Media Sosial. Jutim (Jurnal Teknik Informatika Musirawas), 05(01), 63-71.
[7] Ruhyana,  N.,  &  Rosiyadi,  D.  (2019).  Klasifikasi  Komentar  Instagram  Untuk Identifikasi  Keluhan  Pelanggan  Jasa  Pengiriman  Barang  Dengan  Teknik  Smote. Faktor Exacta, 12(4), 280 - 290. Doi: 10.30998/Faktorexacta.V12i4.4981
[8] Sukma,  A.,  Zaman,  B.,  &  Purwati,  E.  (2015,  Desember).  Klasifikasi  Temu  Kembali Informasi Dengan K-Nearest Neghbour. Record And Library Journal, 1(2), 129-138.
[9] T.  Rismawan,  “Aplikasi  Klasifikasi  Jenis  Tumbuhan  Mangrove  Berdasarkan Karakteristik Morfologi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (Knn) Berbasis Web,” 2016.