Hal 62−68 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Analisis Sentimen terhadap Ulasan Paris Van Java Resort Lifestyle Place di Kota Bandung Menggunakan Algoritma KNN
Rizki Syafaat Amardita, Adiwijaya * , Mahendra Dwifebri Purbolaksono
Informatika, S1 Informatika, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia Jl. Telekomunikasi No. 1, Terusan Buahbatu-Bojongsoang, Bandung, Indonesia Email: 1 rizkisyafaat@student.telkomuniversity.ac.id, 2,* adiwijaya@telkomuniversity.ac.id, * mahendradp@telkomuniversity.ac.id  Email Penulis Korespondensi: adiwijaya@telkomuniversity.ac.id Submitted 07-02-2022 ; Accepted 25-02-2022 ; Published 25-02-2022

## Abstrak
Seiring berkembangnya zaman, teknologi-pun ikut berkembang mengikuti zaman, terutama teknologi internet. Pada saat, ini orang dapat mengetahui informasi tentang keadaan pusat perbelanjaan melalui internet. Salah satu pusat perbelanjaan yang cukup terkenal adalah Paris Van Java Resort Lifestyle Place di Kota Bandung. Pertimbangan orang untuk pergi ke pusat perbelanjaan didasarkan pada lokasi dan opini dari seseorang yang pernah mengunjungi pusat perbelanjaan tersebut. Dengan jumlah opini yang besar dan didalamnya memiliki informasi yang memiliki nilai penting menyebabkan informasi tersebut rawan jika orang salah dalam memahaminya. Dengan adanya permasalahan tersebut maka analisis sentimen digunakan untuk mencegah hal tersebut, dimana analisis sentimen bekerja menganalisa setiap teks untuk menentukan tingkatan nilai sentimen positif atau negatif. Pada penelitian ini, dataset analisis sentimen terlebih dahulu dilakukan tahap preprocessing, ekstraksi fitur Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor, metode K-Nearest Neighbor dipilih karena metode ini merupakan salah satu metode yang dapat melakukan klasifikasi teks dan data, selain itu metode K-Nearest Neighbor memiliki akurasi klasifikasi yang baik dimana proses klasifikasinya yang mudah  dan  cukup  sederhana  dalam  implementasinya.  Dengan  sistem  yang  dibangun  menggunakan  TF-IDF  Unigram  dan  Euclidean Distance menghasilkan nilai akurasi terbaik dengan sebesar 88.29% .
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Preprocessing; TF-IDF; K-Nearest Neighbor; Klasifikasi

## Abstract
As the times move forward, technologies are following to develop with the times, especially internet technology. Nowadays, people can find out information about shopping center via the Internet. One of the best-known shopping centers in Bandung is Paris van Java resort lifestyle place. The person's consideration of going to the shopping center is based on the location and opinions of the person who once visited that shop. With a huge amount of opinion and an underlying amount of information that is of great value causes the information to become dangerous if the person misunderstood it. With all these problems, sentiment analysis one of the solution that can prevent the problems of these misunderstanding, in which sentiment analysis works to analyze each text to determine the level of positive or negative sentiment  values.  In this  study,  the  sentiment  analysis  dataset goes  first  to  the  preprocessing  stage,  extraction of  the  Term  Frequency- Inverse Document Frequency (TF-IDF) feature then classified using the K-Nearest Neighbor method, The K-Nearest Neighbor method was chosen because this method is one method that can classify text and data, besides K-Nearest neighbor method has a good classification accuracy where the classification process is easy and quite simple in its implementation. With a system that built using TF-IDF Unigram and Euclidean Distance, the best accuracy value is 88.29%.
Keywords : Sentiment Analysis; Preprocessing; TF-IDF; K-Nearest Neighbor; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  berkembang  semakin  cepat  sehingga  kini  internet  dijadikan  kebutuhan  primer  [1].  Di  dalam  internet  para pengguna  dapat  saling  bertukar  informasi,  berbagai  informasi  didalamnya  membuat  pengguna  internet  dapat  mengetahui banyak informasi. Salah satu contoh yaitu dengan adanya sosial media atau website , sosial media atau website dijadikan oleh pengguna internet sebagai tempat mereka untuk memberikan pendapat mereka terhadap suatu hal. Website atau sosial media seperti sekarang membuat informasi detil seperti alamat maupun ulasan pengunjung mengenai pusat perbelanjaan tersebar dengan  cepat.  Saat  ini,  suatu  perusahaan  yang  berasal  dari  Amerika  yaitu google dapat  menyimpan  banyak  ulasan  dari pengguna internet yang telah berkunjung ke suatu tempat dan menjadikannya dalam satu tempat yaitu google review . Google review adalah layanan gratis yang berisi ulasan pengunjung mengenai tempat wisata, penginapan, pusat perbelanjaan, dan banyak  lagi  lainnya dari para  pengunjung  terhadap  suatu  tempat  yang  sudah pernah  dikunjungi,  dari  jumlah  ulasan yang besar dan didalamnya memiliki informasi yang penting menyebabkan informasi tersebut rawan jika pembaca salah dalam memahaminya dan pembaca mengalami kesulitan dalam mengklasifikasikan ulasan tersebut dikarenakan ulasan yang ada pada website bersifat mixed sentiment . Beberapa ulasan mungkin terlihat mudah untuk diklasifikasikan sebagai ulasan positif atau ulasan negatif, namun masih terdapat ulasan yang tidak dapat diklasifikasikan dengan jelas [2]. Ulasan yang ada dapat dimanfaatkan oleh calon pengunjung dalam mengambil keputusan untuk menentukan keputusan apakah pusat perbelanjaan tersebut cocok bagi mereka untuk dikunjungi.
Paris Van Java Resort Lifestyle Place merupakan salah satu mall tujuan utama yang selalu menjadi pusat keramaian. Paris Van Java menjadi destinasi favorit warga Bandung maupun wisatawan dari kota lainnya, hingga tak jarang terjadinya kemacetan di daerah Sukajadi akibat tingginya aktifitas transportasi yang menuju ke Paris Van Java, hal ini dianggap sebagai fenomena yang layak untuk dianalisis. Sehingga banyak wisatawan yang memberikan ulasan setelah mereka mengunjungi Paris Van Java, namun dari banyaknya ulasan tersebut terkadang wisatawan kesulitan dalam menentukan ulasan tersebut masuk  ke  dalam  positif  atau  ulasan  negatif,  data  ulasan  tersebut  dapat  membantu  wisatawan  lainnya  yang  hendak mengunjungi  Paris  Van  Java  untuk  menentukan  keputusan,  serta  membantu  pengembang  Paris  Van  Java  dalam
Hal 62−68 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
mengembangkan potensi mall tersbut. Oleh karena itu, dibutuhkan analisis yang sesuai sehingga informasi yang didapatkan bisa  membantu  banyak  orang  yang  hendak  mengunjungi  pusat  perbelanjaan  untuk  mendukung  suatu  keputusan  dalam mempertimbangkan  tempat  yang  akan  mereka  kunjungi  berdasarkan  ulasan  dan  mempermudah  banyak  orang  dalam memahami ulasan.
Analisis sentimen merupakan suatu proses mengolah data teks yang berasal dari kalimat ulasan yang bertujuan untuk mendapatkan  informasi  sentimen  yang  terdapat  pada  kalimat  ulasan  tersebut  yang  akhirnya  akan  memiliki  nilai kecenderungan  apakah  nilai  negatif  atau  positif  [3].  Analisis  sentimen  termasuk  ke  dalam  golongan  supervised  learning. Analisis sentimen dalam bentuk dokumen atau kalimat adalah jenis analisis sentimen yang umum digunakan oleh peneliti [4].
Dalam penelitian ini KNN ( K-Nearest Neighbor ) dijadikan sebagai metode klasifikasi. Penulis memilih Metode KNN ( K-Nearest Neighbor ) karena dalam proses klasifikasinya yang cukup sederhana dan mudah dalam implementasinya, proses adaptasi dan pembelajaran pada klasifikasi KNN ( K-Nearest Neighbor ) menghasilkan nilai evaluasi yang tinggi [5], selain itu  dari  penelitian  pertama  [6]  pada  penelitian  melakukan  pengujian  terhadap  nilai  K  untuk  metode KNN ( K-Nearest Neighbor) dengan mendapatkan nilai tertinggi untuk nilai K=7 dengan menghasilkan akurasi sebesar 94%, penelitian juga melakukan reduksi atribut dataset yang awalnya memiliki 19.985 atribut menjadi 3.158 dengan menggunakan seleksi fitur Information  Gain .  Hasil  penelitian  untuk  klasifikasi  teks  berita  menggunakan  metode KNN ( K-Nearest  Neighbor) tanpa menggunakan Information  Gain menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  93,4999%  sedangkan  untuk  klasifikasi  teks  berita menggunakan metode KNN ( K-Nearest Neighbor) dan menggunakan Information Gain menghasilkan nilai akurasi sebesar 93,94438%. KNN ( K-Nearest  Neighbor )  adalah  metode  untuk  pengklasifikasian  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran yang memiliki perhitungan jarak paling dekat dengan objek tersebut, dengan metode tersebut maka terjadinya proses pembelajaran berdasarkan nilai suatu jarak dari antar kalimat pada data yang ada  [7]. Algoritma KNN ( K-Nearest Neighbor ) menggunakan klasifikasi tetangga terdekat sebagai predictor untuk sampel uji baru [8]. Term Frequency-Inverse Document  Frequency  (TF-IDF) digunakan  sebagai  ekstraksi  fitur  untuk  pembobotan  kata. Term  Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) merupakan teknik statistik numerik yang dapat menentukan bobot untuk setiap term atau kata  dalam  setiap  dokumen  [9].  Penelitian  kedua  [10]  melakukan  analisis  review  hotel  dengan  membandingkan  metode klasifikasi Naïve  Bayes , Support  Vector  Machine ,  dan KNN ( K-Nearest  Neighbor) .  Didapat  dari  hasil  pengujian  bahwa metode KNN ( K-Nearest Neighbor) menghasilkan nilai akurasi yang paling tinggi dibandingkan dengan Naïve Bayes dan Support  Vector  Machine .  Penelitian  ketiga  [11]  dilakukan  oleh  Imam  Fahrur  Rozi,  Annisa  Taufika  Firdausi,  Khalimatul Islamiyah dengan judul Analisis Sentimen Pada Twitter Mengenai Pasca Bencana menggunakan Metode Naïve Bayes dengan fitur N-gram , pada penelitian ini didapatkan hasil akurasi tertinggi pada unigram yaitu sebesar 93.33% dan bigram sebesar 86.67%.  Penelitian  keempat  [12]  dilakukan  oleh  Abdul  Malik  Zuhdi,  Ema  Utami,  dan  Suswanto  Raharjo  dengan  judul Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap  Capres  Indonesia  2019  dengan  Metode  K-NN,  membagi  kelas  sentiment  menjadi  3 kelas yaitu positif, negatif, dan netral. Dataset yang digunakan berjumlah 1.000 data, dengan pembagian 70% data latih dan 30% data uji, hasil pengujian didapat nilai tertinggi untuk nilai K=3 dengan nilai akurasi sebesar 81,83%. Pada penelitian kelima [13] yang dilakukan oleh Novelty Octaviani Faomasi Daeli dan Adiwijaya melakukan penelitian sentimen analisis pada  review  film  dengan  menggunakan information  gain dan  metode KNN ( K-Nearest  Neighbor), didapat  dari  hasil pengujian yang dilakukan bahwa metode KNN ( K-Nearest  Neighbor) dengan k optimum adalah 3 memiliki akurasi yang baik yaitu sebesar 96,8% dibandingkan dengan metode Naïve Bayes , Support Vector Machine , dan Random Forest . Berdasarkan latar belakang diatas, maka penelitian ini berfokus untuk mendeteksi sentimen yang ada pada  ulasan pusat perbelanjaan Paris Van Java Resort Lifestyle Place di Kota Bandung berdasarkan ulasan yang ada pada google review menggunakan metode KNN (K-Nearest Neighbor).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini ada beberapa bagian yang perlu dilakukan. Berikut pada gambar 1 adalah skema yang dibangun dalam penelitian ini:
Hal 62−68 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Berdasarkan  gambar  diatas,  tahap  pertama  dalam  perancangan  sistem  analisis  sentimen  dalam  penelitian  ini  yaitu membaca dataset yang akan digunakan dalam penelitian ini. Untuk melakukan pembersihan pada dataset dilakukan tahap preprocessing, dimana  terdiri  atas case  folding,  data  cleaning,  slang  handling,  tokenizing,  stopword  removal,  stemming, kemudian data hasil preprocessing tersebut akan digunakan ke tahap selanjutnya yaitu, data dibagi menjadi dua pada tahapan data splitting, dimana data akan terbagi menjadi data latih dan data uji, kemudian masuk ke tahap Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) sebagai fitur ekstraksi. Selanjutnya Data yang telah diproses akan masuk ke tahap klasifikasi dengan  algoritma KNN ( K-Nearest  Neighbor). Tahapan  terakhir  yaitu  evaluasi  bertujuan  untuk  mengukur  performa  hasil kinerja model prediksi.

## 2.1 Dataset
Dataset yang akan digunakan dalam penelitian ini diambil dari Google Review mengenai Paris Van Java Resort Lifestyle Place di Kota Bandung, yang berisi ulasan dari masyarakat yang pernah mengunjungi Paris Van Java. Berikut contoh dataset yang digunakan pada penelitian ini yang dijabarkan pada tabel 1:
Tabel 1. Dataset Penelitian
Ulasan Label
Akhirnya playground anak dibuka kembali. Senang rasanya.
Positif Motor sayaaa jadi lecet disini parkirannya sempit terlalu desak desak.  Negatif

## 2.2 Pelabelan
Pada  penelitian  ini  pelabelan dataset dilakukan  secara  manual  yang  dilakukan  oleh  3  orang.  Ada  2  jenis  pelabelan  yang digunakan yaitu label positif dan negatif, dalam dataset ini akan ditentukan apakah ulasan tersebut ulasan positif atau negatif, akan diberi label “p” jika ulasan tersebut positif dan label “n” jika ulasan tersebut negatif. Berikut contoh pelabelan yang digunakan pada penelitian ini yang dijabarkan pada tabel 2:

## Tabel 2. Contoh Pelabelan Ulasan
Ulasan Label Akhirnya playground anak dibuka kembali. Senang rasanya. p Motor sayaaa jadi lecet disini parkirannya sempit terlalu desak desak. n

## 2.3 Preprocessing
Preprocessing merupakan  tahap  mengubah  data  mentah  menjadi  data  yang  siap  diproses.  Tahapan preprocessing yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  meliputi  tahap  (1) case  folding ,  (2) data  cleaning ,  (3) slang  handling ,  (4) tokenizing ,  (5) stopword removal dan (6) stemming . Case folding merupakan proses untuk mengubah huruf kapital yang ada pada kalimat menjadi huruf kecil [14]. Data cleaning merupakan tahap untuk menghilangkan tanda baca, angka, dobel spasi dan simbol yang tidak diperlukan pada penelitian. Slang handling berguna untuk mengatasi kata-kata yang tidak sesuai kaidah, dengan cara mengecek setiap kata yang ada pada dokumen kemudian merubah nya dengan kata yang ada pada kamus slang  [15]. T okenizing merupakan  pemisahan  kata  yang  ada  pada  dokumen  sehingga  membentuk  serangkaian  token  [16]. Stopword removal merupakan proses menghilangkan kata yang dianggap tidak memiliki makna pada dokumen. Stemming merupakan proses untuk mendapatkan kata dasar dari kata turunan dengan menghilangkan imbuhan sufiks, infiks, dan konfiks.
Tabel 3. Contoh Preprocessing Preprocessing Sebelum Sesudah Case folding Akhirnya playground anak dibuka kembali. Senang rasanya. akhirnya playground anak dibuka kembali. senang rasanya. Data cleaning akhirnya playground anak dibuka kembali. senang rasanya. akhirnya playground anak dibuka kembali senang rasanya Slang handling akhirnya playground anak dibuka kembali senang rasanya akhirnya tempat bermain anak dibuka kembali senang rasanya Tokenizing akhirnya area bermain anak dibuka kembali senang rasanya ['akhirnya', 'area', 'bermain', 'anak', 'dibuka', 'kembali', 'senang', 'rasanya'] Stopword removal ['akhirnya', 'area', 'bermain', 'anak', 'dibuka', 'kembali', 'senang', 'rasanya'] ['area', 'bermain', 'anak', 'dibuka', 'senang'] Stemming ['area', 'bermain', 'anak', 'dibuka', 'senang'] ['area', 'main', 'anak', 'buka', 'senang']

## 2.4 Data Splitting
Data  splitting akan  memisahkan dataset menjadi  dua  bagian  yaitu  data  latih  dan  data  uji,  pada  penelitian  ini split data menggunakan train/test split, dimana setelah melakukan pelatihan menggunakan data latih, model dari pembelajaran akan dievaluasi dengan menggunakan data uji [17]. Penulis menetapkan rasio 70:30, 80:20, 90:10 sebagai rasio pembagian data splitting. Berikut sebaran data latih dan data uji pada tabel:
Hal 62−68 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 4. Perbandingan Hasil Split Data Train/test split (rasio 70:30) Data Latih Data Uji Jumlah Data 1316  Jumlah Data 564 Label positif 693 Label positif 297 Label negatif  623 Label negatif  267 Train/test split (rasio 80:20) Data Latih Data Uji Jumlah Data 1504  Jumlah Data 376 Label positif 792 Label positif 198 Label negatif  712 Label negatif  178 Train/test split (rasio 90:10) Data Latih Data Uji Jumlah Data 1692  Jumlah Data 188 Label positif 891 Label positif 99 Label negatif  801 Label negatif  89

## 2.5 TF-IDF
Metode Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF) merupakan  proses  untuk  melakukan  pembobotan  pada dataset yang sudah di preprocess sebelumnya. Pembobotan ini menggunakan N-gram yang terdiri dari Unigram dan Bigram. Dimana  dalam  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengubah  data  tekstual  menjadi  data  numerik.  Pada  penelitian  [9] menunjukkan  bahwa  menggunakan  Metode Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF) dengan KNN  (K- Nearest Neighbor) adalah pilihan yang baik karena dapat meningkatkan proses klasifikasi. Metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) memiliki skema yang simpel dengan hasil yang efektif [18]. Berikut merupakan rumus dari Metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) [9]:
𝑎 𝑖𝑗 =   𝑡𝑓 𝑖𝑗 × log ( 𝐷 𝑑𝑓𝑖 ) (1)
Keterangan: 𝑎 𝑖𝑗 = bobot term 𝑖 pada dokumen 𝑗 𝑡𝑓 𝑖𝑗 = banyaknya kemunculan term 𝑖 pada dokumen 𝑗 𝐷 = banyaknya dokumen pada dataset 𝑑 𝑓𝑖 = jumlah dokumen yang mengandung kata ke 𝑖

## 2.6 K-Nearest Neighbor
Pada penelitian ini proses klasifikasi yang digunakan adalah metode KNN ( K-Nearest Neighbor), cara kerja metode ini yaitu dengan  cara  menemukan  jarak  terdekat dari  suatu data  dengan  sejumlah  k  data  terdekat,  kemudian  dilihat  data  apa  yang paling dominan dari antar data yang memiliki jarak terdekat [19]. Dalam penelitian ini nilai k yang digunakan adalah angka ganjil 1-30, yang dimana dilakukannya pencarian nilai k terbaik di masing masing percobaan menggunakan Hyperparameter Tunning dengan teknik Grid Search CV sebelum dilakukan prediksi terhadap dataset test. Dalam KNN ( K-Nearest Neighbor) penentuan  parameter  k  juga  dapat  mempengaruhi  keakuratan  sistem  klasifikasi    [20].  Metode  perhitungan  jarak  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Euclideam  Distanc e  dan Manhattan  Distance .  Berikut  rumus  untuk menghitung Euclidean  Distance menggunakan  persamaan  (2)  dan  untuk  menghitung Manhattan  Distance menggunakan persamaan (3):
𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 =   √∑ (𝑋 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑖
−   𝑋 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 =   ∑ |𝑋 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑖 −   𝑋 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 | 𝑛 𝑖=1
(3)
Keterangan: 𝑋 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 𝑖 = data training ke- 𝑖 𝑋 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔
= data testing 𝑖 = record (baris) ke- 𝑖 dari tabel 𝑛 = jumlah data training

## 2.7 Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  skema  tahap  akhir  setelah  dari  proses  klasifikasi  menggunakan K-Nearest  Neighbor ,  yang digunakan sebagai evaluasi dalam penelitian ini untuk mengetahui nilai akurasi yang didapat dari  hasil klasifikasi ulasan yang  dihasilkan  oleh  sistem  yang  telah  dibangun.  Proses confusion  matrix bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  baik performa atau akurasi dari suatu sistem klasifikasi bekerja [21]. Berikut tabel dari confusion matrix :
Hal 62−68 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Tabel 5. Confusion Matrix
Actual Positif  Actual Negatif Predicted Positif TP FP Predicted Negatif FN TN
Berdasarkan tabel confusion matrix diatas, true positive (TP) adalah jumlah data aktual dengan label sentimen positif dan diklasifikasikan oleh sistem sebagai sentimen positif, false positive (FP) adalah jumlah data aktual dengan label sentimen negatif dan diklasifikasikan oleh sistem sebagai sentimen positif, false negative (FN) adalah jumlah data aktual dengan label sentimen positif dan diklasifikasikan oleh sistem sebagai sentimen negatif, True negative (TN) adalah jumlah data aktual dengan label sentimen negatif dan diklasifikasikan oleh sistem sebagai sentimen negatif. True positive (TP), false positive (FP), false negative (FN), True negative (TN) merupakan jenis dari hasil klasifikasi sentimen, keempat jenis hasil klasifikasi tersebut digunakan untuk mengukur akurasi dari proses klasifikasi metode K-Nearest Neighbor yang sudah dibangun dalam penelitian ini. Akurasi adalah hasil kemampuan dari sistem klasifikasi dengan persamaan sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 × 100%
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  yang  dilakukan  terdapat  dua  skenario  pengujian  untuk  mempermudah  Analisa  hasil  penelitian.  Pada skenario pertama dilakukan pengujian terhadap performa sistem klasifikasi KNN ( K-Nearest Neighbor) dengan Unigram dan Bigram menggunakan fitur Metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) . Dalam pengujian ini dataset dilakukan split data  train dan data  test dengan  rasio  70:30,  80:20,  dan  90:10.  Pada  skenario  kedua  dilakukan  pengujian terhadap performa sistem klasifikasi KNN (K-Nearest Neighbor) dengan perhitungan jarak yaitu Euclidean dan Manhattan . Dalam pengujian ini dataset dilakukan split data train dan data test dengan rasio 70:30, 80:20, dan 90:10. Pada  skenario  1  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  performansi  pada  pembobotan  fitur  Metode Term  Frequency- Inverse Document Frequency (TF-IDF) Unigram dan Bigram terhadap performa sistem dengan menggunakan dataset ulasan Paris Van Java Resort Lifestyle Place. Akan dilihat pengaruh dari N-gram terhadap performa dari sistem klasifikasi KNN ( K- Nearest Neighbor). Hasilnya didapat pada tabel:
T abel 6. Hasil Pengujian N-gram Unigram dan Bigram Skenario 1 Unigram Bigram Rasio Data Akurasi Rasio Data Akurasi 70:30 86.34% 70:30 50.35% 80:20 85.10% 80:20 64.09% 90:10 88.29% 90:10 63.29%
Berdasarkan  hasil  dari  skenario  1,  performansi  sistem  klasifikasi KNN ( K-Nearest  Neighbor) dengan Unigram memiliki akurasi yang lebih tinggi dibanding sistem klasifikasi KNN (K-Nearest Neighbor) dengan Bigram . Hasil akurasi tertinggi jika menggunakan Unigram sebesar 88.29% dengan rasio dataset 90:10. Hasil akurasi tertinggi jika menggunakan Bigram sebesar  64.09%  dengan  rasio dataset 80:20.  Akurasi  yang  dihasilkan  memiliki  perbedaan  yang  signifikan,  hasil akurasi yang dimiliki Unigram lebih unggul dibandingkan dengan akurasi Bigram, pembobotan Metode Term Frequency- Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF) Unigram mempunyai  lebih  banyak  keunggulan  informasi  dibandingkan  dengan Bigram, hal tersebut dikarenakan kata tunggal dalam format unigram sebenarnya lebih sering dan umum digunakan dalam kalimat, dalam kasus Bigram terdapat kata-kata khusus yang jarang digunakan dalam kalimat. Banyaknya data latih yang digunakan  juga  mempengaruhi  keakuratan  hasil  klasifikasi  oleh  algoritma KNN  (K-Nearest  Neighbor), hal  tersebut dikarenakan dengan menggunakan data latih yang tepat untuk membuat model klasifikasi K-Nearest Neighbor , maka model yang dihasilkan dapat lebih tepat membedakan teks mana yang termasuk ke dalam sentimen positif dan sentimen negatif, selain itu model klasifikasi K-Nearest Neighbor termasuk model berbasis instance based algorithm yang dimana algoritma tersebut belajar dari data latih, jadi semakin banyak datanya semakin baik algoritmanya dalam menentukan ketetanggaan yang tepat, dengan hasil akurasi terbaik pada skenario unigram dengan rasio data 90:10, sehingga model dapet menyerap informasi lebih banyak dibandingkan dengan skenario lain, yang mengakibatkan perfoma dari model klasifikasi K-Nearest Neighbor menjadi lebih baik dibandingkan dengan model klasifikasi K-Nearest Neighbor dari skenario lainnya. Skenario  selanjutnya,  yaitu  skenario  2  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  metode  pengukuran  jarak  terhadap performa sistem yang dibangun dengan menggunakan dataset ulasan Paris Van Java Resort Lifestyle Place. Akan dilihat pengaruh dari metode pengukuran jarak terhadap performa  sistem klasifikasi KNN (K-Nearest Neighbor). Pada penelitian ini metode pengukuran jarak menggunakan metode Euclidean dan Manhattan. Hasilnya didapat pada tabel:
Hal 62−68 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 7. Hasil Pengujian Euclidean Distance dan Manhattan Distance
Skenario 2 Euclidean Distance Manhattan Distance Rasio Data Akurasi Rasio Data Akurasi 70:30 86.34% 70:30 77.30% 80:20 85.10% 80:20 75.00% 90:10 88.29% 90:10 77.12%
Berdasarkan  hasil  dari  skenario  2  yaitu  pada  tabel  7,  penggunaan  metode  perhitungan  jarak  dalam  sistem  yang dibangun dapat mempengaruhi dan mampu meningkatkan akurasi sistem klasifikasi. Performansi sistem klasifikasi KNN (K- Nearest Neighbor) dengan metode perhitungan jarak menggunakan Euclidean Distance memiliki akurasi yang lebih tinggi dibanding sistem klasifikasi KNN (K-Nearest Neighbor) dengan metode perhitungan jarak Manhattan Distance. Hasil akurasi tertinggi  jika  menggunakan Euclidean  Distance sebesar  88.29%  dengan  rasio dataset 90:10.  Hasil  akurasi  tertinggi  jika menggunakan Manhattan  Distance sebesar  77.30%  dengan  rasio dataset 70:30.  Hasil  akurasi  yang  ditunjukkan  cukup memiliki  perbedaan  walaupun  tidak  jauh  perbedaanya,  metode Manhattan  Distance memberikan  hasil  yang  lebih  rendah dibandingkan dengan metode Euclidean Distance . Perbedaan akurasi tersebut menunjukan bahwa Euclidean Distance dalam metode K-Nearest  Neighbor lebih  akurat  dibandingkan  dengan Manhattan  Distance dalam  metode K-Nearest  Neighbor sehingga Euclidean Distance memberikan kinerja yang baik baik dalam memberikan rekomendasi klasifikasi sentimen pada data ulasan Paris Van Java , hal ini bisa terjadi karena Perhitungan Euclidean Distance memiliki konsep perhitungan jarak dari  satu  data  ke  data  lainnya  dengan  secara  garis  lurus  yang  sama  seperti pythagoras ,  berbeda  dengan  perhitungan Manhattan Distance yang perhitungan jaraknya menggunakan konsep pencarian selisih murni jarak dari satu data ke data lainnya dengan secara garis tegak lurus, sehingga Euclidean Distance dapat memberikan jarak terdekat atau jarak terminimal dari  dua  buah  data  dibandingkan  dengan Manhattan  Distanc e,  yang  dimana  penggunaan  perhitungan  jarak  berpengaruh terhadap akurasi pada sistem klasifikasi KNN (K-Nearest Neighbor) .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan bahwa sistem analisis sentimen terhadap ulasan Paris Van Java Resort Lifestyle Place di Kota Bandung dengan menggunakan algoritma KNN (K-Nearest Neighbor) berhasil mengklasifikasikan ulasan pada Google Review berupa sentimen positif dan sentimen negatif. Dari hasil pengujian pertama diperoleh bahwa hasil performa terbaik pada analisis sentimen terhadap ulasan Paris Van Java Resort Lifestyle Place di Kota Bandung  dengan  menggunakan  algoritma  KNN  (K-Nearest  Neighbor),  yaitu  pada  penggunaan  Term  Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) Unigram dengan seluruh nilai persentase rasio data yang digunakan dengan nilai perfoma terbaik  sebesar  88.29%.  Dapat  dikatakan  bahwa  pengaruh  N-gram  sangat  berpengaruh  karena  hasil  yang  diperoleh  pada pengujian mempunyai perbedaan yang signifikan. Selain itu, dari hasil pengujian yang kedua, metode penghitungan jarak dengan seluruh nilai persentase rasio data yang digunakan dengan performa terbaik adalah Euclidean Distance yang dimana mencapai akurasi sebesar 88.29%. Penggunaan metode penghitungan jarak dapat mempengaruhi keakuratan algoritma KNN (K-Nearest Neighbor) dalam analisis sentimen terhadap ulasan Paris Van Java Resort Lifestyle Place di Kota Bandung.

## REFERENCES
[1] R.  S.  Murti  and  S.  Al-faraby,  “Analisis  Sentimen pada  Ulasan  Film  Menggunakan  Word2Vec  dan  Long  Short-Term  Mermory ( LSTM ) Pendahuluan Studi Terkait,” Telkom Univ. , 2019.
[2] R. Bintang Purnomoputra and U. Novia Wisesty, “Sentiment Analysis of Movie Reviews using Naïve Bayes Method with Gini Index Feature Selection,” Open Access J Data Sci Appl , vol. 2, no. 2, pp. 85–094, 2019, doi: 10.34818/JDSA.2019.2.36.
[3] O. Somantri and D. Apriliani, “ Support Vector Machine Berbasis Feature Selection Untuk Sentiment Analysis Kepuasan Pelanggan Terhadap Pelayanan Warung dan Restoran Kuliner Kota Tegal,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 537, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855867.
[4] C. R. Fink, D. S. Chou, J. J. Kopecky, and A. J. Llorens, “Coarse- and fine-grained sentiment analysis of social media text,” Johns Hopkins APL Tech. Dig. (Applied Phys. Lab. , vol. 30, no. 1, pp. 22–30, 2011.
[5] R. I. Pristiyanti, M. A. Fauzi, and L. Muflikhah, “Sentiment Analysis Peringkasan Review Film Menggunakan Metode Information Gain dan K-Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 3, pp. 1179–1186, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1140.
[6] A.  Nugraha,  pratama  dwi,,  Said  al  faraby,  “Klasifikasi  Dokumen  Menggunakan  Metode  Knn  Dengan  Information  Gain,” eProceedings Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 1541–1550, 2018.
[7] R. A. Hamad, S. M. Alqahtani, and M. T. Torres, “Emotion and polarity prediction from Twitter,” Proc. Comput. Conf. 2017 , vol. 2018-Janua, no. July, pp. 297–306, 2018, doi: 10.1109/SAI.2017.8252118.
[8] D. Sianturi, “UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Poliklinik UNIVERSITAS SUMATERA UTARA,” J. Pembang. Wil. Kota , vol. 1, no. 3, pp. 82–91, 2021.
[9] B. Trstenjak, S. Mikac, and D. Donko, “KNN with TF-IDF based framework for text categorization,” Procedia Eng. , vol. 69, no. October 2015, pp. 1356–1364, 2014, doi: 10.1016/j.proeng.2014.03.129.
[10]  L. D. Utami, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Pada Analisis Review Hotel,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, p. 261, 2018,
Hal 62−68 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
doi: 10.33480/pilar.v14i2.1023.
[11]  I. Fahrur Rozi, A. Taufika Firdausi, and K. Islamiyah, “Analisis Sentimen Pada Twitter Mengenai Pasca Bencana Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N-Gram,” J. Inform. Polinema , vol. 6, no. 2, pp. 33–39, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i2.316.
[12]  A. M. Zuhdi, E. Utami, and S. Raharjo, “Analisis sentiment twitter terhadap capres Indonesia 2019 dengan metode K-NN,” J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta , vol. 5, pp. 1–7, 2019.
[13]  N. O. F. Daeli and Adiwijaya, “Sentiment Analysis on Movie Reviews Using Information Gain and K-Nearest Neighbor,” J. Data Sci. Its Appl. , vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.34818/JDSA.2020.3.22.
[14]  S. Mujilahwati, “Pre-Processing Text Mining Pada Data Twitter,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 2016, no. Sentika, pp. 2089–9815, 2016.
[15]  I. A. Shaufiah, Imanudin, “Android Short Messages Filtering for Bahasa Using,” Arpn Jeas , vol. 11, no. 23, pp. 13617–13622, 2016.
[16]  N.  A.  Shaltout,  M.  El-Hefnawi,  A.  Rafea,  and  A.  Moustafa,  “Information  gain  as  a  feature  selection  method  for  the  efficient classification of influenza based on viral hosts,” Lect. Notes Eng. Comput. Sci. , vol. 1, no. July, pp. 625–631, 2014.
[17]  P.  Jan  and  W.  Gotama,  “Pengenalan  Pembelajaran  Mesin  dan  Deep  Learning  Jan  Wira  Gotama  Putra  Pengenalan  Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning,” no. July, pp. 1–199, 2018, [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/323700644.
[18]  J. Ramos, “Using TF-IDF to Determine Word Relevance in Document Queries,” Proc. first Instr. Conf. Mach. Learn. , pp. 29–48, 2003.
[19]  T.  Setiyorini  and  R.  T.  Asmono,  “Implementation  Of  K-Nearest  Neighbor  And  Gini  Index  Method  In  Classification  Of  Student Performance,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 16, no. 2, pp. 121–126, 2019, [Online]. Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/techno/article/view/747.
[20]  S.  A.  Naufal,  A.  Adiwijaya,  and  W.  Astuti,  “Analisis  Perbandingan  Klasifikasi Support  Vector  Machine (SVM)  dan  K-Nearest Neighbors (KNN) untuk Deteksi Kanker dengan Data Microarray,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 162, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.2014.
[21]  H. Liu, M. Zhou, and Q. Liu, “An embedded feature selection method for imbalanced data classification,” IEEE/CAA J. Autom. Sin. , vol. 6, no. 3, pp. 703–715, 2019, doi: 10.1109/JAS.2019.1911447.