## Analisis Sentimen Survei Regsosek pada Twitter
Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Bunga Ayuningrum 1 , Hilma Hanna Mahanna Haqq 2 , Suci Mega Puji Lestari 3 , M Al Haris 4 1,2,3,4 Program Studi Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Muhammadiyah Semarang, Semarang, 50273, Indonesia * Corresponding author, email: bungaaya04@gmail.com

## Abstract
Indonesia in 2022, will experience a shift in adaptation to recovery from the pandemic as well as rising global commodity prices due to the impact of the Ukraine-Russia war. The government in its efforts to deal with this situation, one of which is by transforming data into one data through the 2022 Social Economic Registration  (Regsosek)  as  a  requirement  for  social  protection  system  reform.  However,  in  practice, Research  and  Research  has  become  quite  a  public  concern,  where  the  content  is  almost  the  same  as previous surveys conducted by BPS, which raises questions about the effectiveness of this survey. This study aims to determine the sentiments of each opinion on social media Twitter regarding 2022 Social Security. This research implements the K-Nearest Neighbor (K-NN) method to analyze sentiment in tweets. Data obtained  from  Twitter  by  scrapping.  The  polarity  percentage  results  from  the  tweets  obtained  are dominated by negative opinions. The best application of the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is using the parameter k = 3. The model built shows very good performance with an accuracy of 96%, a recall of 100%, and a precision of 0,96%.
Keywords : K-Nearest Neighbor, Regsosek, Sentimen analysis, Twitter

## Abstrak
Indonesia pada tahun 2022, mengalami pergeseran adaptasi pemulihan dari pandemi serta kenaikan harga komoditas global akibat dampak perang Ukraina-Rusia. Pemerintah dalam upayanya untuk menghadapi situasi  tersebut,  salah  satunya  adalah  dengan  melakukan  transformasi  data  menjadi  satu  data  melalui Registrasi  Sosial  Ekonomi  (Regsosek)  2022  sebagai  persyaratan  reformasi  sistem  perlindungan  sosial. Namun  dalam  pelaksanaannya,  Regsosek  cukup  menjadi  perhatian  publik,  dimana  isinya  hampir  sama dengan  survei-survei  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  oleh  BPS  sehingga  menimbulkan  pertanyaan mengenai keefektifan dari survei ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen dari setiap opini di sosial media Twitter mengenai Regsosek 2022. Penelitian ini mengimplementasikan metode K-Nearest Neighbor  (K-NN) untuk  menganalisa  sentimen  pada tweets .  Data  diperoleh  dari twitter dengan  cara scrapping . Hasil presentase polaritas dari tweets yang didapat, didominasi oleh opini negatif. Penerapan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) terbaik adalah menggunakan parameter k= 3. Model yang dibangun menunjukan performa yang sangat bagus dengan akurasi sebesar 96%, recall 100%, dan precision 0,96%.
Kata Kunci : K-Nearest Neighbor , Regsosek, Analisis Sentimen, Twitter

## 1. Pendahuluan
Menurut  Badan  Pusat  Statistik,  pandemi covid- 19  menyebabkan  perekonomian Indonesia menurun pada tahun 2020-2021 dengan ditandainya tingkat pengangguran dan kemiskinan lebih tinggi dari tahun-tahun sebelumnya. Meskipun pada tahun 2022 tingkat pengangguran  dan  kemiskinan  lebih  rendah  dibandingkan  tahun  2021,  namun  angka
tersebut  masih  lebih  tinggi  dibandingkan  masa  sebelum covid -19.  Pada  tahun  2022 pergeseran adaptasi pemulihan pandemi serta kondisi kenaikan harga komoditas global akibat  dampak  perang  Ukraina-Rusia  menjadi  peluang  peningkatan  kemiskinan  di Indonesia. Guna menghadapi situasi tersebut pemerintah mengeluarkan tiga perubahan struktural, salah satunya adalah sistem perlindungan sosial [1].
Transformasi data menjadi satu data melalui Regstrasi Sosial Ekonomi (Regsosek) 2022 menjadi salah satu syarat utama terpenuhinya transformasi tersebut. Regsosek 2022 bertujuan untuk menyediakan kumpulan data populasi tunggal yang akan memungkinkan pemerintah untuk mengimplementasikan berbagai program dengan terkoordinasi, tidak tumpang tindih, dan lebih efektif [2]. Namun, Regsosek cukup menjadi perhatian publik dalam  pelaksanaannya,  dimana  isinya  yang  hampir  sama  dengan  survei  atau  sensus sebelumnya,  seperti  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (Susenas),  Sensus  Penduduk Lanjutan, dan lain-lain, menimbulkan pertanyaan tentang keefektifan survei ini. Kondisi inilah  yang  menarik  peneliti  untuk  melakukan  analisis  sentimen  mengenai  Survei Regsosek  2022  pada  media  sosial twitter dengan  mengklasifikasikan  secara  otomatis opini negatif atau positif masyarakat terhadap survei ini.
Analisis  sentimen  pada twitter sudah  banyak  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti terdahulu,  diantaranya  Fauziyyah  dan  Gautama  (2020)  melakukan  analisis  sentimen mengenai pandemi covid- 19 pada streaming twitter dengan menggunakan text mining [3]. Namun, pada penelitian tersebut peneliti tidak menyebutkan algoritma yang digunakan pada TextBlob dan bagaimana performa dari model tersebut. Rofiqoh, Perdana, dan Fauzi (2017) juga mengembangkan analisis sentimen untuk tingkat kepuasan pengguna layanan telekomunikasi  seluler  Indonesia  pada twitter [4].  Penelitian  ini  mengembangkan sentimen  analisis  dengan  menggunakan  metode Support  Vector  Machine dan Lexicon Based  Features ,  dengan  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  79%.  Analisis  sentimen  juga dimplementasikan pada penelitian Somantri dan Dairoh (2019) untuk penilaian tempat tujuan wisata kota Tegal [5]. Pada penelitian ini, peneliti menerapkan dua metode, yaitu Naïve Bayes dan Decision Tree dengan akurasi yang dihasilkan untuk metode naïve bayes sebesar 77,50% dan Decision Tree sebesar 60,83%. Penelitian Furqan, Sriani, dan Sari (2022)  juga  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  kasus new  normal masa covid- 19 dengan menerapkan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Pada penelitian ini, metode K- Nearest Neighbor (K-NN) menghasilkan akurasi yang sangat tinggi yaitu sebesar 100%. [6].
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka  peneliti  berkeinginan  untuk mengimplementasikan  analisis  sentimen  pada twitter pada  topik  permasalahan  Survei Regsosek 2022. Penelitian ini akan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN), dimana pada penelitian sebelumnya algoritma ini menghasilkan akurasi yang tinggi.

## 2. Metode dan Analisis

## 2.1 Pengumpulan dan Pelabelan Data
Penelitian ini menggunakan data yang diperoleh dari twitter dengan cara scrapping . Metode  pengumpulan  data  penelitian  ini  menggunakan library snscrape dengan  kata kunci  yang  menjadi keyword adalah  Regsosek  2022.  Data  diambil  dari  tanggal  1 September 2022 sampai 30 November 2022 dengan total tweets yang diambil adalah 500 tweets.
Data  yang  berhasil  dikumpulkan  akan  diberi  label  dengan  dua  kategori  kelas sentimen yaitu positif dan negatif. Kriteria yang digunakan dalam mengkategorikan kelas sentimen adalah tweets akan dianggap positif apabila mengandung kata tidak memihak dan dimaksudkan untuk menyetujui adanya survei Regsosek 2022. Namun, tweets akan dikategorikan  negatif  apabila  mengandung  bahasa  tidak  baik  dan  menyatakan ketidaksetujuan terhadap adanya survei ini.
2.2 Preprocessing
Tahapan selanjutnya setelah data terlabeli adalah preprocessing, dimana proses ini membantu  menyiapkan  data  dari  teks  mentah  hingga  siap  digunakan  sesuai  dengan metode yang dipakai [7]. Tujuan dari preprocessing yaitu untuk meningkatkan akurasi dari model klasifikasi [8]. Terdapat beberapa tahap untuk melakukan preprocessing pada text  mining, yaitu cleansing,  case  folding,  word  normalization,  filtering/stopwords removal, stemming , dan tokenization [9].
1. Cleansing , merupakan proses menghilangkan huruf asing dan tanda baca dari teks. Tujuan cleansing pada tahap ini digunakan untuk mengurangi gangguan dan noise dalam kumpulan data. Menghapus URL, pengguna, RT, dan tagar adalah bagian dari tahapan dalam proses cleansing . Pada proses ini digunakan salah satu library NLTK yaitu WordNetLemmatizer.
2. Case Folding, merupakan proses yang digunakan untuk mengkonversi teks ke dalam format huruf kecil (lower case) atau huruf besar (upper case), dimana pada penelitian ini tipe case folding yang akan digunakan adalah lower case . Tujuan dari proses ini adalah untuk memberikan format atau bentuk yang seragam pada data.
3. Word Normalization, merupakan proses untuk menormalisasi atau memberi standar kata  yang  memiliki  makna  sama  namun  penulisannya  berbeda,  baik  diakibatkan kesalahan penulisan, bentuk penyingkatan kata maupun bahasa gaul.
4. Filtering/stopwords  removal, metode  memilih  kata-kata  penting  dalam  teks  untuk digunakan. Terdapat dua teknik yang dapat diterapkan, yaitu stoplist dan wordlist.
Teknik stoplist akan diterapkan pada penelitian ini.
5. Stemming/root-finding, merupakan salah satu proses untuk mengubah bentuk kata yang kompleks menjadi kata yang lebih sederhana atau kata dasar. Beberapa teknik dapa diimplementasikan untuk mengubah kata dalam bentuk kata dasar, diantaranya porter stemmer, stemming nazief-adriani, stemming Arifin-setiono, dan khoja . Pada penelitian library yang  digunakan  untuk  proses stemming adalah library sastrawi ( Stemming Nazief-Adriani).
6. Tokenization, merupakan proses memisahkan teks menjadi bagian-bagian kecil atau kata-kata  yang  disebut  dengan  token.  Tahap  ini  akan  menghapus  karakter  seperti angka, tanda baca dan lainnya yang dianggap berdampak minimal pada pemrosesan.
2.3 Feature Extraction dengan TF-IDF
Proses yang terjadi pada tahapan ini adalah pembobotan kata, dimana akan dilakukan pemberikan  skor/bobot  pada  jumlah  frekuensi  kemunculan  kata  yang  ada  dalam  data. Pada proses ini kemunculan kata akan diberi bobot atau skor dengan menggunakan TF- IDF. Term  Frequency-Invers  Document  Frequency atau  disebut  TF-IDF  merupakan teknik pembobotan yang berasal dari dua nilai, dimana nilai tersebut diperoleh dari dua algoritma berbeda. Algorima ini akan menentukan frekuensi relatif dari sebuah kata pada kumpulan data. Frekuensi kemunculan kata (tf) dalam data tersebut dapat dihitung dengan persamaan berikut [10].
𝑡𝑓 (𝑖) = 𝑓𝑟𝑒𝑞 ! (𝑑 " ) ∑ 𝑓𝑟𝑒𝑞 ! (𝑑 " ) # !$% (1)
Sedangkan persamaan idf dapat dirumuskan sebagai berikut.
𝑖𝑑𝑓 ! = 𝑙𝑜𝑔 | 𝐷 | |{𝑑: 𝑡 ! 𝜖 𝑑}| (2)

## 2.4 Feature Selection
Pada  tahap  ini,  proses  yang  terjadi  adalah  mengkategorikan  data  ke  dalam  kelas tertentu  dengan  cara  menemukan  bentuk  polanya  yang  relevan.  Tujuan  dilakukannya proses ini adalah untuk memprioritaskan fitur – fitur  penting pada selama pemodelan berlangsung.  Terdapat  beberapa  metode  yang  bisa  digunakan  pada  tahap feature selection. Penelitian ini menggunakan metode Chi Square , yang dapat dirumuskan dalam persamaan berikut [11].
𝑥 & =   7 (𝑂 ! − 𝐸 ! ) & 𝐸 ! (3)
Dengan,  nilai  O  mewakili  jumlah  munculnya  nilai  suatu  fitur  pada  tiap  kelas. Sedangkan, nilai E i adalah nilai jumlah kemunculan fitur pada semua kelas yang dapat dihitung dengan persamaan berikut [12].
𝐸 ! = 𝑚  ∗  𝑛 𝐷 (4)
Dengan, m adalah nilai jumlah semua kelas, n sebagai nilai jumlah tiap kelas, dan D adalah jumlah data.
2.5 Pembagian Data
Tahap ini merupakan proses memisahkan data menjadi data training dan data testing . Data latih atau data training merupakan data yang digunakan selama proses pelatihan, sedangkan data yang digunakan untuk menguji model hasil pelatihan adalah data uji atau data testing. Pada penelitian ini pembagian data menggunakan test size 0.2, yang artinya perbandingan antara data latih dan data uji adalah 80:20 dengan 80% untuk data latih dan 20% sisanya untuk data uji.
2.6 Analisis K-Nearest Neighbor (K-NN)
Cara  kerja dari algoritma K-Nearest Neighbor adalah mengklasifikasikan objek yang paling  dekat  dengan  objek  lainnya  berdasarkan  data  latih  dengan  mencari  jarak terdekatnya [13]. Perhitungan jarak pada algoritma ini dapat menggunakan beberapa cara, seperti  Jarak Euclidean,  Mahalanobis,  Manhattan,  Minkowski,  Chebyshev,  Cosinus, Korelasi,  Hamming,  Jaccard,  dan  Spearman [14].  Penelitian  ini  menggunakan  jarak Euclidean untuk mencari jarak terdekat dua tetangga k, dikarenakan teknik ini memiliki implementasi  yang  mudah,  efisiensi  dan  produktivitas  yang  baik[15].  Jarak Euclidean dapat didefinisikan sebagai berikut [16].
𝑑(𝑥, 𝑦)   =   @7(𝑥 '()!*!*+ ! − 𝑦 ',-'!*+ ! ) & *
!$% (5)
Dengan,
d(x,y) = jarak Euclidean Distance,
𝑥 '()!*!*+ ! = data training ,
𝑦 ',-'!*+ ! = data testing , i = variabel data, n = dimensi data

## 2.7 Evaluasi
Tahap  evaluasi  digunakan  untuk  menilai  seberapa  baik  model  untuk  melakukan klasifikasi  data.  Salah  satu  metode  evaluasi  model  yaitu Confusion  matrix, dimana metode ini sudah banyak digunakan dalam beberapa penelitian untuk mengevaluasi hasil dan mengukur kinerja klasifikasi. Confusion matrix dapat didefinisikan sebagai berikut [17].
Tabel 1. Confusion Matrix Aktual Prediksi True False True TP FP False FN TN Dengan,
True Positive (TP)    :  Jumlah  data  yang  Positif  dan  diprediksi  benar  sebagai  data Positif.
False Positive (FP)   :  Jumlah  data  yang  bernilai  Negatif  tetapi  diprediksi  sebagai
Positif.
False Negative (FN) :  Jumlah  data  yang  bernilai  Positif  tetapi  diprediksi  sebagai
Negatif.
True Negative (TN)  :  Jumlah data yang bernilai Negatif dan diprediksi benar sebagai
Negatif.
Confusion  matrix dalam  mengukur  kinerja  suatu  model  menggunakan  pendekatan accuracy, precision dan recall [16].
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃  + 𝐹𝑃 (6) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙        = 𝑇𝑃 𝑇𝑃  +  𝐹𝑁 (7) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃  +  𝑇𝑁 𝑇𝑃  +  𝑇𝑁  +  𝐹𝑃  +  𝐹𝑁 (8)

## 3. Hasil dan Diskusi
Berikut merupakan hasil dari tahapan-tahapan yang dilakukan untuk melakukan analisis sentimen mengenai Regsosek pada twitter.

## 3.2 Pengumpulan dan Pelabelan Data
Data yang digunakan berjumlah 500 data tweets hasil scrapping dari twitter , yang kemudian  dilabeli  dengan  dua  kategori  sentimen  yaitu  negatif  dan  positif.  Berikut merupakan hasil labeling sentimen positif dan negatif.
Tabel 2. Hasil labeling sentimen Tweets Sentimen regsosek mengacaukan konsep ruta sakernas @ krsnd21 Negatif Terimakasih Regsosek dan Event sepeda yg sudah merubah segalanya. @ muhtarsa Positif 3.3 Preprocessing
Tahap pertama dalam preprocessing adalah proses cleansing , dimana pada proses cleansing ini  dilakukan  untuk  membersihkan  karakter  tertentu  dari  data  mentah  yang tidak  diperlukan  seperti hastag ,  alamat website , username ,  angka,  emoji  serta email . Berikut merupakan hasil dari proses cleansing.
Tabel 3. Hasil Cleansing Data Mentah Cleansing @worksfess  Gw  Cuma  sekali ngerasain  gaji  umr  yaitu  pas  ikut regsosek.  Itupun  kudu  nangis2  dlu menjalani  hari  hari  penuh  emosi ketemu responden yg macem-macem bentuknya 😂
Gw Cuma sekali ngerasain gaji umr yaitu pas ikut regsosek Itupun kudu nangis  dlu  menjalani  hari  hari penuh emosi ketemu responden yg macem macem bentuknya
Selanjutnya,  setelah cleansing dilakukan  tahap  berikutnya  adalah  proses case folding, word normalization, filtering, stemming, tokenizing. Tabel 4 merepresentasikan output yang dihasilkan dari tahap-tahap preprocessing tersebut.
Tabel 4. Hasil preprocessing Case Folding Word Normalization Filtering Stemming Tokenizing gw cuma sekali ngerasain gaji umr yaitu pas ikut regsosek itupun kudu nangis dlu menjalani hari hari penuh emosi ketemu responden yg macem macem bentuknya saya hanya sekali merasakan gaji umr yaitu saat ikut regsosek itupun harus nangis dulu menjalani hari hari penuh emosi ketemu responen yang macam macam bentuknya merasakan gaji umr saat regsosek itupun harus nangis dulu menjalani penuh emosi ketemu responden macem macem bentuknya rasa gaji umr saat regsosek itupun harus nangis dulu jalan penuh emosi temu responden macem macem bentuk rasa gaji umr saat regsosek itupun harus nangis dulu jalan penuh emosi temu
3.4 Feature Extraction dengan TF-IDF
Pembobotan kata pada tahap ini menggunakan algoritma TF-IDF ( Term Frequency- Invers Document Frequency) . Berikut merupakan simulasi dari perhitungan bobot dengan algoritma TF-IDF.
Tabel 5. Penentuan Idf token TF DF IDF (log d/df) D1 D2 D3
rasa 1 1 0 2 1,287682 gaji 0 2 0 1 1,693147 umr 0 0 1 1 1,693147 regsosek 0 0 1 1 1,693147 Tabel 6. Penentuan bobot BOBOT (TF * IDF) Hasil Akhir Normalisasi D1 D2 D3 0,428046 0,306504 0 0 0,806032 0 0 0 0,377964 0 0 0,377964

## 3.5 Feature Selection
Pada tahap ini proses yang dilakukan adalah mengambil fitur penting yang berguna pada tahap pemodelan machine learning. Berikut merupakan nilai chi square beserta fitur yang terpilih, dimana jumlah fitur yang diambil sebanyak 200 dari 1831.
Tabel 7. Hasil dari proses feature selection Nilai Fitur 54,206199 41,51076 39,399711
⋮ 15.075811 smart tangan kampung ⋮ miskin

## 3.6 Pemodelan K-NN
Pada penelitian ini algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) diimplementasikan pada sentimen opini masyarakat mengenai survei Regsosek 2022 di media sosial twitter dengan tujuan untuk megetahui seberapa besar tingkat akurasi, recall dan precision dari analisis sentimen yang dilakukan. Komputasi model K-Nearest Neighbor (K-NN) terhadap bobot tiap kata dalam sentimen sangat menentukan kelas negatif dan positif, serta akurasi yang dihasilkan dari proses pemodelan. Percobaan dilakukan dengan menerapkan parameter nilai  k,  yaitu  k=  3,7,5  guna  mendapatkan  model  terbaik.  Berikut  merupakan output percobaan dari penerapan parameter nilai k.
Tabel 8. Hasil percobaan dengan nilai k k Prediksi Salah  Prediksi Benar Accuracy 3 5 7 4 4
4
97 97 97 96,04% 95,03% 94,03%
Berdasarkan  tabel  percobaan  diatas  menunjukan  bahwa  penerapan  algoritma K- Nearest Neighbor (K-NN) terbaik adalah dengan menggunakan parameter k= 3 dengan hasil  akurasi  yang  didapatkan  sebesar  96,04%.  Berikut  merupakan  hasil  presentase sentimen  opini  masyarakat  mengenai  Regsosek  2022  dari  tanggal  1  September  2022 sampai 30 November 2022.
Gambar 1. Polaritas tweets Gambar  1  merupakan  hasil  representasi  polaritas  dari tweets yang  didapat.  Dari diagram diatas menunjukkan bahwa opini negatif lebih tinggi dibandingkan opini positif. Dari hasil tersebut, dapat dikatakan bahwa opini masyarakat terhadap survei Regsosek 2022 didominasi oleh opini negatif.
Selanjutnya,  kata  dominan  yang  sering  muncul  dalam  kelas  positif  dan  negatif disajikan  dalam word  cloud pada  masing-masing  kelas  berikut.  Kata  kelas  positif ditunjukan pada word cloud gambar 2, sedangkan untuk kata kelas negatif ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 2. Kelas positif
Gambar 3. Kelas negatif
Dari kedua word cloud diatas menunjukan bahwa pada kelas positif kata yang sering muncul  atau  sering  digunakan  masyrakat  untuk  menyampaikan  opininya  adalah Regsosek, Integrasi data, data smart . Sedangkan untuk kelas negatif, kata yang sering digunakan  masyarakat  untuk  meyampaikan  opininya  adalah  Regsosek,  data  Regsosek, tugas Regsosek dan sensus sosial ekonomi .

## 3.7 Evaluasi
Pengujian data uji menggunakan model classifier K-Nearest Neighbor dengan k yang digunakan berdasarkan hasil percobaan adalah k=3. Model yang telah dibangun tersebut digunakan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  kedalam  dua  kategori,  yaitu  sentimen positif dan negatif. Dalam penelitian ini, data yang dievaluasi berjumlah 500 data tweets dengan  topik  Regsosek  2022. Confusion  matrix digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil kinerja  model K-Nearest  Neighbor yang  telah  dirancang.  Tabel  9  menunjukkan  hasil confusion matrix model.
Tabel 9. Confusion Matrix Data Aktual Data Prediksi Positif Negatif Positif 0 0 Negatif 4 97 Tabel 10. Performa Model Precision Recall Accuracy 0,96 1,00 96%
Berdasarkan  tabel confusion  matrix diatas,  menunjukkan  bahwa  model classifier yang dibangun dapat mengidentifikasi 97 sentimen dengan tepat dari 101 data uji. Pada tabel 10, model K-Nearest Neighbor yang dibangun menunjukan performa yang sangat bagus dengan akurasi sebesar 96%, recall 100%, dan precision 0,96%.

## 4 Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  analisis  sentimen  mengenai  opini  survei  Regsosek  2022 menggunakan 500 data tweets yang diambil dari tanggal 1 September 2022 sampai 30 November  2022.  Metode K-Nearest  Neighbor yang diterapkan  untuk  menganalisa sentimen masyarakat menghasilkan akurasi yang baik sebesar 96%, dengan recall dan precision sebesar 1,00 dan 0,96. Dimana, model dapat memprediksi 97 sentimen dengan tepat dari 101 data uji. Berdasarkan dari polaritas tweets yang didapat, opini masyarakat didominasi oleh opini negatif dengan kata yang sering muncul atau digunakan masyarakat untuk menyampaikan opininya adalah data Regsosek, tugas Regsosek dan sensus sosial ekonomi .

## Daftar Pustaka
[1] Badan  Pusat  Statistik  Kota  Lhokseunawe. Pendataan  Awal  Registrasi  Sosial Ekonomi  (REGSOSEK)  Tahun  2022 .  Lhokseunawe:  Badan  Pusat  Statistik  Kota Lhokseunawe. 2022.
[2] Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Kapuas. Pendataan  Awal  Registrasi  Sosial Ekonomi  (REGSOSEK)  Tahun  2022 .  Kapuas:  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Kapuas. 2022.
[3] Fauziyyah,  A.  K.  Analisis  Sentimen  Pandemi  Covid19  Pada  Streaming Twitter Dengan Text Mining Python. Jurnal Ilmiah SINUS, 18(2):31, 2020.
[4] Rofiqoh,  U.,  Setya,  Perdana  R.,  &  Fauzi,  M.  A.  Analisis  Sentimen  Tingkat Kepuasan  Pengguna  Penyedia  Layanan  Telekomunikasi  Seluler  Indonesia  Pada Twitter Dengan  Metode  Support  Vector  Machine  dan  Lexicon  Based  Features [Internet]. Vol. 1. 2017. Available from: http://j-ptiik.ub.ac.id
[5] Somantri, O. JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Analisis Sentimen Penilaian  Tempat  Tujuan  Wisata  Kota  Tegal  Berbasis  Text  Mining.  2019; Available from: www.google.com/maps
[6] Furqan,  M.,  &  Mayang,  S.  S.  Ilmu  Komputer  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  P. Analisis  Sentimen  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  Terhadap  New  Normal Masa  Covid-19  Di  Indonesia  Sentiment  Analysis  using  K-Nearest  Neighbor towards the New Normal During the Covid-19 Period in Indonesia [Internet]. Vol. 21. 2022. Available from: www.tripadvisor.com
[7] Astar,  N.,  Dewa  G.  H.  D.,  &  Gede,  I.  Analisis  Sentimen  Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier.
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) , 15(1):9-27, 2020.
[8] Mika, P. I. M., & Siahaan, D. Classification of Mobile Application Reviews using Word  Embedding  and  Convolutional  Neural  Network. Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi . 18 , 2019 .
[9] Gilyarovskaya,  E.  A.  Automated  classification  of  service  reports  using  natural language processing techniques. 2021.
[10]  Saadah,  M.  N.,  Atmagi,  R.  W.,  Rahayu  D,  S.,  &  Arifin,  A.  Z.  Sistem  Temu Kembali Dokumen Teks dengan Pembobotan Tf-Idf Dan LCS. 2013.
[11]  Hamzah, F., Astuti, W., & Purbolaksono, M. D. Sentiment Analysis pada movie review menggunakan Feature Selection Chi Square dan Support Vector Machine Classifier. e-Proceeding of Engineering, 9, 2022.
[12]  Harun,  R.,  Chandra  P.  K.,  &  Lasena,  Y.  Penerapan  Data  Mining  Untuk Menentukan  Potensi  Hujan  Harian  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K  Nearest Neighbor (KNN) [Internet]. Jurnal Manajemen informatika & Sistem Informasi , 3, 2020. Available from: http://e-journal.stmiklombok.ac.id/index.php/misi
[13]  Arora,  I.,  Khanduja,  N.,  &  Bansal,  M. Effect  of  Distance  Metric  and  Feature Scaling on KNN Algorithm while Classifying X-rays . 2021.
[14]  Kataria,  A.,  Singh  MD.  International  Journal  of  Emerging  Technology  and Advanced  Engineering  A  Review  of  Data  Classification  Using  K-Nearest Neighbour  Algorithm  [Internet].  Vol.  9001,  Certified  Journal.  2008.  Available from: www.ijetae.com
[15]  Yudhana, A., & Agus J. S. H. Algoritma K-NN Dengan Euclidean Distance Untuk Prediksi Hasil Penggergajian Kayu Sengon. TRANSMISI , 22(4), 2020. Available from: https://ejournal.undip.ac.id/index.php/transmisi
[16]  Deviyanto, A., Didik, W. M. R., Informatika UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta Jl Marsda Adi Sucipto No T. Penerapan Analisis Sentimen Pada Pengguna Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Jurnal Informatika Sunan Kalijaga .
[17]  Chicco, D., Tötsch, N., & Jurman, G. The matthews correlation coefficient (Mcc) is  more  reliable  than  balanced  accuracy,  bookmaker  informedness,  and markedness in two-class confusion matrix evaluation. BioData , 14:1–22, 2021.