Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Penerapan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat
Vitra Bayu Anwari 1 , Yuliazmi 2*
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia E-mail: 1 vbayuanwari@gmail.com, 2* yuliazmi@budiluhur.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Indonesia adalah salah satu negara yang dilanda virus Covid-19, banyak tindakan yang dilakukan pemerintahan dalam memerangi virus Covid-19 seperti menerapkan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) di wilayah DKI Jakarta. Kebijakan tersebut menuai banyak opini masyarakat pada aplikasi twitter dan kurang nya informasi yang akurat terkait PPKM yang bisa diperoleh pemerintahan DKI Jakarta dan masyarakat wilayah DKI Jakarta maupun Indonesia, dengan menggunakan data tweet dari aplikasi twitter akan dilakukan analisis sentimen dari opini masyarakat tersebut dengan menerapkan metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Total data terkumpul sebanyak 365 data menggunakan aplikasi rapid miner dan melewati proses modeling menggunakan algoritma k-nearest neighbors dengan hasil nilai accuracy 83.74%, precision 77.78%, dan nilai recall 84.00% dari total data sentimen negatif sebanyak 244 dan positif sebanyak 175 data yang berarti analisa yang  menggunakan  metode Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining CRISP-DM  dan  algoritma k- nearest neighbors bisa menghasilkan informasi data yang akurat yang diperuntukkan kepada pemerintahan dan masyarakat wilayah DKI Jakarta terkait penerapan PPKM.
Kata kunci: PPKM, k-nearest neighbors , analisis sentimen.

## Abstract
Indonesia is one of the countries hit by the Covid-19 virus, many actions have been taken by the government in fighting the Covid-19 virus, such as implementing the Enforcement of Community Activity Restrictions (PPKM) in the DKI Jakarta area. This policy has attracted a lot of public opinion on the twitter application and the lack of accurate information related to PPKM that can be obtained by the DKI Jakarta government and the people of the DKI  Jakarta  and  Indonesia  regions,  using  tweet  data  from  the  twitter  application,  a  sentiment  analysis  of  the public opinion will be carried out by applying the Cross methodology. -Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM).  A  total  of  365  data  were  collected  using  the  rapid  miner  application  and  through  the  modeling process  using  the  k-nearest  neighbors  algorithm  with  the  results  of  83.74%  accuracy,  77.78%  precision,  and 84.00% recall value of the total 244 negative sentiment data and 175 positive data, which means analysis using the Cross-Industry Standard Process for Data Mining CRISP-DM method and the k-nearest neighbors algorithm can produce accurate data information that is intended for the government and people of the DKI Jakarta area regarding the implementation of PPKM.
Keywords: PPKM, k-nearest neighbors, sentiment analysis.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara yang ter dampak virus Covid-19 khususnya wilayah Ibu Kota DKI Jakarta, pemerintah Ibu Kota awalnya membuat kebijakan dengan menerapkan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) yang berdampak pada berbagai sektor kehidupan di Indonesia [1]. Namun seiring dengan berjalan nya waktu kebijakan ini dinilai kurang efektif dalam menangani masalah virus Covid-19  yang  terus  meningkat  dan  kemudian  di  terapkan  kebijakan  lainnya  yaitu  Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) yang diterapkan di wilayah zona merah saja, semua pihak berharap kebijakan ini adalah kebijakan yang lebih baik dari sebelumnya dalam menekan penyebaran virus  Covid-19  dan  sampai  saat  ini  terbukti  lebih  efektif  ketimbang  PSBB  [2],[3].  Dari  berbagai kebijakan yang diterapkan pemerintah DKI Jakarta tentu banyak menimbulkan opini masyarakat yang bernilai positif maupun negatif yang disampaikan melalui pesan tweet pada media sosial twitter [4].
Dari data tweet yang bersisi opini masyarakat tersebut kemudian dikumpulkan untuk dilakukan proses analisis sentimen dengan menerapkan metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)  untuk  mempermudah  dalam  menjalankan  tahapan  proses text  mining . Peneliti  juga menerapkan  algoritma k-nearest  neighbors untuk  pengolahan  dan  pengelompokan  data  berdasarkan jarak terdekat antara data testing dan data training [5].
Data yang sudah terkumpul kemudian  dilakukan proses text mining yang tidak jauh berbeda dengan data mining yaitu merupakan proses penambangan data berupa text yang akan diolah menjadi informasi yang lebih bermanfaat [6].  Pada penelitian ini juga dibantu oleh seorang pakar ahli pakar dalam memberikan label nilai sentimen dan dilakukan perbandingan dengan algoritma lainnya seperti naïve bayes dan decision tree untuk mengetahui hasil nilai akurasi terbesar.
Analisis sentimen ini merupakan penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mengetahui nilai opini masyarakat dan juga untuk menemukan data berkualitas yang dibutuhkan dan menjadi data yang lebih  terstruktur  [7],[8].  Data  yang  dilakukan  analisis  sentimen  merupakan  data tweet dari  sebuah aplikasi twitter yang  merupakan  aplikasi  media  sosial  yang  dimiliki  oleh  Twitter  Inc.,  yang  bisa digunakan  untuk  saling  bertukar  informasi  sesama  pengguna  dan  bisa  juga  mengirim  sebuah  foto maupun  video  di  dalam  aplikasi  tersebut[9].  Tujuan  dilakukan  nya  analisis  adalah  untuk  membuat sebuah  informasi  yang  akurat  dari  sentimen  masyarakat  terkait  penerapan  PPKM  yang  dilakukan pemerintah  DKI  Jakarta  maupun  masyarakat  DKI  Jakarta,  Karena  permasalahan  nya  adalah  tidak adanya informasi yang akurat dan valid yang bisa digunakan sebagai data bahan evaluasi dari penerapan PPKM  yang  dilakukan  pemerintahan  DKI  Jakarta.  Sehingga  dengan  menerapkan  metode-metode tersebut bisa mempermudah proses analisa ini dan bisa menghasilkan informasi yang jauh lebih baik dan akurat terkait penerapan PPKM di wilayah DKI Jakarta yang ditujukan untuk pemerintahan wilayah DKI Jakarta sebagai bahan evaluasi maupun info untuk masyarakat DKI Jakarta, dan penelitian ini bisa dijadikan sumber referensi untuk penelitian selanjutnya maupun penelitian lainnya.
Adapun penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Moh. Yasid dan Lukman Junaedi [10], penelitian yang berjudul Analisa Sentimen Maskapai Citilink Pada Twitter Dengan  Metode  Naïve  Bayes  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  sentimen  masyarakat  yang menggunakan jasa Citilink sebagai data bahan evaluasi, menggunakan data dari twitter sebanyak 2000 data tweet dan  terdapat  1661  data  yang  masuk  golongan  klasifikasi  dan  399  data  yang  tidak  masuk golongan data klasifikasi.
Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Muhammad Syarifuddin [11], yang berjudul Analis Sentimen Opini Publik Terhadap Efek PSBB Pada Twitter Dengan Algoritma Decision Tree – KNN - Naïve Bayes, pada penelitian ini menggunakan tiga algoritma sebagai nilai perbandingan pada penelitian ini juga menggunakan aplikasi rapid miner untuk mempermudah memperoleh data pada twitter , Hasil nilai tertinggi yang didapatkan adalah hasil dari algoritma decision tree dengan nilai accuracy 83.3%, precision 79%, dan recall 81.17% dari total data 170 catatan terkait efek PSBB.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Berikut adalah tahapan dari metodologi yang diterapkan dalam analisis sentimen yaitu dengan menerapkan metode text mining yang merupakan teknik pengembangan data text dalam jumlah besar
menjadi pola menarik yang diolah menjadi sebuah informasi yang lebih bermanfaat [12], text mining yang tidak jauh berbeda dengan metode data mining yang merupakan teknik penggalian informasi dari big data baru menjadi data yang lebih bermanfaat dengan menggunakan berbagai teknik, seperti teknik matematika, ilmu statistik, dan machine learning [13],[14]. Berikut merupakan tahapan data mining yaitu Pembersihan data, Integrasi Data, Seleksi Data, Transformasi Data, Proses Penambangan, dan Presentasi Pengetahuan [15].
2.1. Cross - Industry Standard Process for Data Mining (CRIDP-DM)
Agar  tahapan  analisis  bisa  lebih  terstruktur  peneliti  menerapkan Cross - Industry  Standard Process for Data Mining (CRIDP-DM) yang merupakan metodologi standar industri yang netral dalam proses data mining yang dikembangkan pada tahun 1996 oleh DaimlerChrysler, SPSS dan NCR [16], seperti pada Gambar 1. Berikut adalah tahapan nya [17] :
a. Pemahaman Bisnis ( Business Understanding )
Pemahaman bisnis merupakan tahapan awal dimana peneliti melakukan observasi terkait topik penelitian yaitu penerapan PPKM di wilayah DKI Jakarta dan mencari solusi untuk masalah bisnis untuk mencapai tujuan dari penelitian, dan menyusun rencana atau langkah untuk mencapai tujuan penelitian.
b. Pemahaman Data ( Data Understanding )
Kemudian data yang sudah dipahami secara mendalam, selanjutnya menentukan metode apa yang akan diterapkan dan menentukan keywords yang digunakan untuk mengumpulkan data tweet pada twitter . Seluruh keywords yang ditentukan tentu saling berkaitan dengan penerapan PPKM di wilayah DKI Jakarta atau topik penelitian untuk mempermudah dalam proses koleksi data peneliti menggunakan  aplikasi rapid  miner yang  merupakan  aplikasi open  source di  bawah  lisensi  GNU Public License yang bisa digunakan untuk sistem operasi manapun [18]. c. Koleksi Data ( Data Collection )
Setelah keywords sudah ditentukan, pada tahap ini dimulai tahap pengumpulan data dimulai dari tanggal 8 April 2021 hingga 3 Mei 2021 dengan total data sebanyak 19251 data tweet kemudian dilakukan  sortir  data  kembali  sehingga  data  final  yang  didapatkan  sebanyak  365  data tweet , kemudian data tersebut akan diberikan oleh pihak ahli pakar untuk keperluan dalam pemberian label nilai sentimen.
d. Persiapan Data ( Data Preparation )
Setelah  data  sudah  diberikan  label  nilai  sentimen  dan  di  terima  kembali  oleh  peneliti, kemudian data harus melewati data preprocessing yang terdiri dari remove duplicates, replace, case folding, tokenizing, stopwords, stemming dan term weighting proses ini adalah proses pembersihan data  akhir  yang  dilakukan  berkali-kali  sampai  data  benar-benar  bersih  dan  merubah  format  data sesuai kebutuhan sebelum masuk tahapan pemodalan.
e. Pemodelan ( Modelling )
Kemudian  pada  tahap  ini  adalah  tahap  dimana  peneliti  melakukan  perhitungan  nilai perbandingan  antara  nilai  data  yang  sudah  dilakukan preprocessing dan  sebelum  dilakukan preprocessing , yang terdiri dari beberapa tahapan yaitu pemecahan dataset menggunakan split data yang terdiri dari data training dan data testing dengan nilai perbandingan 60:40, 70:30, dan 80:20 dengan  menerapkan  algoritma k-nearest  neighbors,  naïve  bayes,  dan  decision  tree sebagai  nilai perbandingan mana hasil nilai akurasi tertinggi, dan juga menggunakan cross validation teknik untuk mendapatkan nilai akurasi terbaik [19].
Kemudian  masih  pada  tahap modelling yaitu  perhitungan  algoritma k-nearest neighbors terhadap data yang sudah memiliki nilai sentimen apakah nilai sentimen yang diberikan oleh pakar sesuai  dengan  perhitungan  algoritma  yang  dilakukan  peneliti,  algoritma k-nearest  neighbors diterapkan untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan jarak terdekat antara data training dan
data testing dengan syarat nilai k harus ganjil dan tidak kurang dari satu [20][21], dengan perhitungan persamaan cosine similarity sebagai berikut [22] :
𝐜𝐨𝐬(𝜽 𝒊𝒋 ) = ∑ (𝒅 𝒊𝒌 𝒅 𝒋𝒌 ) 𝒌 √∑ 𝒅 𝒊𝒌 𝟐 𝒌
√∑ 𝒅 𝒋𝒌 𝟐 𝒌 (1)

## f. Evaluasi ( Evaluation )
Pada tahapan ini peneliti melakukan evaluasi terhadap hasil perhitungan algoritma k-nearest neighbors yang dilakukan terhadap data tweet yang sudah melewati proses data preparation dengan menggunakan confusion  matrix yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  akurasi  dari  proses klasifikasi  apakah  sesuai  dengan  hasil  proses modelling yang  dihasilkan  oleh rapid  miner [23]. Berikut adalah tabel model confusion matrix [24] :
Tabel 1. Tabel Model Confusion Matrix
g. Kesimpulan dan Saran
Kemudian  pada  tahap  ini  peneliti  mulai  menarik  kesimpulan  yang  didapat  dari  proses  dan tahapan  dan  hasil  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  adapun  saran  yang  diberikan  yang  bisa dilakukan penelitian berikutnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Business Understanding
Tahapan awal ini adalah tahapan dimana peneliti melakukan pemahaman terhadap objek masalah pada penelitian, masalah yang ada adalah tidak adanya informasi yang akurat dan valid terkait penerapan PPKM  di  wilayah  DKI  Jakarta,  maka  dari  itu  penelitian  ini  akan  menerapkan  algoritma k-nearest neighbors untuk menentukan nilai akurasi terhadap hasil perhitungan nilai akurasi yang merupakan data tweet pada  aplikasi twitter yang  saling  berkaitan  yang  memiliki  deskripsi  penyampaian  opini  terkait penerapan PPKM di wilayah DKI Jakarta.

## 3.2. Data Understanding
Kemudian  pada  tahap  ini  peneliti  mulai  melakukan  pemahaman  terhadap  data  yang  sudah  di dapat, karena data yang memiliki deskripsi saja yang bisa dilakukan proses analisis dan bukan dari akun aparat negara, media berita, dan pemerintahan negara, kemudian pada tahap ini peneliti juga melakukan penentuan keywords yang akan digunakan untuk proses crawling atau pengumpulan data yang saling berkaitan tentang penerapan PPKM di wilayah DKI Jakarta.

## 3.3. Data Collection
Tahapan ini adalah tahapan di mulainya proses crawling data tweet pada twitter menggunakan aplikasi rapid miner dengan keywords yang sudah di tentukan pada tahapan data understanding yaitu PPKM,  PPKM  +  Mudik,  PPKM  +  Pulang  Kampung,  PPKM  +  PSBB,  PPKM  Mikro,  PPKM diperpanjang dengan total data terkumpul sebanyak 19251 data kotor kemudian dilakukan sortir kembali data berkurang menjadi 365 data dalam periode waktu pengumpulan data  dimulai dari tanggal 8 April 2021  hingga  20  Mei,  data  yang  dihasilkan  pada  aplikasi  rapid  miner  merupakan  data  dalam  bentuk format file excel seperti gambar berikut :
Klasifikasi + - + TP FN - FP TN
3.4. Data Preparation
a. Kemudian  data  hail crawling dilakukan  proses data  preprocessing menggunakan  aplikasi rapid miner , dimulai dari remove duplicates, replace, case folding, tokenizing, stopwords, stemming [25]. Tahapan  ini  sangat  perlu  dilakukan  selain  untuk  memfilter  dan  menyortir  untuk  mempermudah dalam pemberian label sentimen oleh pakar sebelum masuk tahapan data preprocessing , berikut adalah contoh pemberian label sentimen yang ada pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh Data dengan Nilai Sentimen
Berikut  adalah  gambar  persentase  sentimen  opini  masyarakat  terhadap  penerapan  PPKM menurut pakar terhadap data yang diberikan nilai label sentimen
Gambar 3. Persentase Sentimen Masyarakat terhadap Penerapan PPKM
b. Kemudian Tahapan data preprocessing yaitu tahapan dimana peneliti mulai melakukan filter data tahap  akhir  dan  merubah  format  data  berdasarkan  format  yang  dibutuhkan  sebelum  dilakukan proses perhitungan sebaran data yang sudah dipecah ke dalam data latih dan data percobaan dengan algoritma  perbandingan KNN , naïve  bayes,  dan  decision  tree dengan  nilai  perbandingan  60:40, 70:30, 80:20.
3.5. Modelling
a. Modelling adalah tahapan klasifikasi dengan dua metode yaitu split data dengan hasil nilai akurasi tertinggi adalah dengan nilai k=7 algoritma k-nearest neighbors dan nilai rasio 80:20 sebesar 86.11 %  menggunakan  data  yang  sudah  dilakukan preprocessing ,  dan  metode cross  validation yang memiliki nilai akurasi 80.76%  terhadap data yang sudah dilakukan tahapan preprocessing , yang artinya nilai akurasi hasil perhitungan dengan split data yang akan dilakukan perhitungan algoritma k-nearest  neighbors karena  memiliki  hasil  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  sebesar  86.11  % dibandingkan hasil nilai akurasi metode cross validation sebesar 80.76%
b. Perhitungan Algoritma K-Nearest Neighbors
Pada tahapan ini peneliti melakukan perhitungan algoritma kembali secara manual dengan contoh
5 data sample hasil crawling yang memiliki nilai sentimen yang ada pada tabel 3.
Tabel 3. Data Sample
131 234 0 50 100 150 200 250 300 Positif Negatif Positif Negatif
Tweet Sentimen Sukseskan PPKM Mikro Positif Diluar rame amat katanya ppkm, hadeuh Negatif Sample Tweet Sentimen D1 Dukung program PPKM berbasis Mikro Positive D2 Dukung dan sukseskan program PPKM Skala Mikro Positive D3 Penerapan ppkm hanya mitos pak Negative D4 Ppkm mikro tapi wisata, mall buka dongs ?? Negative D5 PPKM Mikro akan kembali diperpanjang ?
Dengan 5 data sample tersebut kemudian adalah menentukan parameter k dan menentukan bobot term dari 5 data tweet yang sudah ditentukan dengan menggunakan Term Weighting (TF-IDF) dan nilai k = 3 menyesuaikan dengan data sample yang berjumlah 5 seperti pada contoh Tabel 4
Tabel 4. Menentukan Bobot Term
Tahap selanjutnya adalah perkalian skalar antara data testing yaitu D5 dengan data training D1, D2, D3, D4, kemudian lakukan penjumlahan hasil perkalian skalar pada data training dan data testing seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Perkalian Skalar
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  kemiripan  panjang vector dengan  cara kuadrat  kan  bobot  setiap  t erm lalu  jumlahkan  nilai  kuadrat  tersebut  kemudian  hasil  dari penjumlahan nilai kuadrat di akar kan seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Panjang Vector K=3 Tf Idf Wdt=tf.idf Term D1 D2 D3 D4 D5 Df Log(n/df) D1 D2 D3 D4 D5 dukung 1 1 2 0.398 0.398 0.398 0 0 0 program 1 1 2 0.398 0.398 0.398 0 0 0 sukses 1 1 0.699 0 0.699 0 0 0 ppkm 1 1 1 1 1 5 0 0 0 0 0 0 Basis 1 1 0.699 0.699 0 0 0 0 Penerapan 1 1 0.699 0 0 0.699 0 0 Mikro 1 1 1 1 4 0.097 0.097 0.097 0 0.097 0.097 Skala 1 1 0.699 0 0.699 0 0 0 mitos 1 1 0.699 0 0 0.699 0 0 wisata 1 1 0.699 0 0 0 0.699 0 panjang 1 1 0.699 0 0 0 0 0.699
WD5.WD1 D1 D2 D3 D4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0094 0.0094 0 0.0094 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0094 0.0094 0 0.0094
Panjang Vector D1 D2 D3 D4 D5 0.158 0.158 0 0 0 0.158 0.158 0 0 0 0 0.488 0 0 0 0 0 0 0 0
Jika  hasil  dari  perhitungan  panjang vector sudah  ditemukan,  maka  selanjutnya  adalah melakukan perhitungan dengan penerapan cosine similarity sebagai berikut:
1. 𝐶𝑜𝑠 (𝐷5, 𝐷1) = 0.0094 0.247 ∗ 0.660 = 0.0576 2. 𝐶𝑜𝑠 (𝐷5, 𝐷2) = 0.0094 0.247 ∗ 1.692 = 0.0224 3. 𝐶𝑜𝑠 (𝐷5, 𝐷3) = 0 0.247 ∗ 0.952 = 0 4. 𝐶𝑜𝑠 (𝐷5, 𝐷4) = 0.0094 0.247 ∗ 0.247 = 0.1540
Setelah melakukan perhitungan dengan menerapkan persamaan cosine similarity , maka selanjutnya adalah mengurutkan nilai hasil berdasarkan perhitungan berdasarkan jarak dari nilai hasil terbesar ke hasil yang terendah, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Jarak Berdasarkan Nilai Terbesar ke Terkecil
Kemudian  ambil  sebanyak  tiga  nilai  dokumen  sesuai  nilai k (k=3)  yang  paling  tinggi tingkat kemiripan nya dengan nilai D5, dan eliminasi nilai yang tidak mirip dengan D5, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Tweet Paling Tinggi Kemiripan nya
Setelah menentukan nilai yang paling tinggi kemiripan nya, kemudian pilih nilai sentimen yang paling  banyak  kemunculan  nya  berdasarkan  nilai k =3,  seperti  yang  akan  dijelaskan  sebagai berikut:
1) Dokumen tweet D4 merupakan nilai sentimen negative
2) Sedangkan nilai sentimen positive dimiliki oleh 2 Dokumen yaitu D2 dan D1.
Maka  kesimpulan  nya  adalah  nilai  sentimen  yang  dimiliki  D5  adalah positive karena jumlah sentimen yang muncul paling banyak pada k =3 adalah sentimen positive.

## 3.6. Evaluation
Pada Tahap ini dilakukan pengujian kembali menggunakan confusion matrix dari proses tahapan modelling , seperti pada Tabel 9.
0.488 0 0 0 0 0 0 0.488 0 0 0.009 0.009 0 0.009 0.009 0 0.488 0 0 0 0 0 0.488 0 0 0 0 0 0.488 0 0 0 0 0 0.488 0.813 1.301 0.976 0.497 0.497 0.660 1.692 0.952 0.247 0.247
D4 D1 D2 D3 0.1540 0.0576 0.0224 0
D4 D2
D1 Negative Positive Positive
Tabel 9. Confusion Matrix
Berikut adalah proses perhitungan nya:
1. 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 22 22+7 = 0.7586 = 75.86%
2. 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 22 22+3 = 0.88 = 88.00%
3. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 22+40 22+40+7+3 = 0.8611 = 86.11%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  hasil  yang  didapatkan precision positif  adalah 75.86%, precision negatif menghasilkan nilai sebesar 93.02%, hasil nilai recall sentimen negatif sebesar 85.11%, hasil nilai recall positif bernilai 88.00%, jadi kesimpulan nya mengapa hasil tidak begitu akurat karena data training dan data testing yang dimiliki tidak seimbang, dan nilai accuracy yang dihasilkan adalah sebesar 86.11%, sehingga dapat disimpulkan berdasarkan  hasil perhitungan dan perbandingan bahwa  algoritma k-nearest  neighbors dapat  mengklasifikasikan dataset sentimen  terkait  penerapan PPKM di wilayah  DKI Jakarta dengan baik.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil yang didapatkan dalam analisis sentimen yang dilakukan dengan menerapkan algoritma k-nearest neighbors memiliki nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 86. 11% dengan nilai rasio perbandingan  80:20  dan  nilai  parameter k =7  yang  sudah  dibandingkan  dengan  hasil  perhitungan algoritma naïve bayes dan decision tree terhadap dataset berupa data tweet hasil crawling menggunakan rapid  miner yang  memiliki  label  nilai  sentimen  yang  dilakukan  oleh  pakar,  kemudian  hasil  dari perhitungan  evaluasi  menggunakan  metode confusion  matrix memiliki  hasil  nilai precision sebesar 75.86%, recall sebesar 88.00%, dan nilai accuracy 86.11% terhadap total data sebanyak 365 data dan sebaran  data  positif  sebanyak  131  dan  data  negatif  sebanyak  234  data,  Maka  dapat  disimpulkan berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian  ini  dengan  menerapkan  algoritma k-nearest neighbors terkait  penerapan  PPKM  di  wilayah  DKI  Jakarta  bahwa  hasil  yang  didapatkan  sentimen negatif lebih banyak ketimbang sentimen positif yang berarti penerapan PPKM di wilayah DKI Jakarta masih  dianggap  belum  maksimal  berdasarkan  opini  masyarakat  yang  disampaikan  melalui  aplikasi twitter , sehingga data tersebut bisa dijadikan bahan evaluasi oleh pemerintah DKI Jakarta dari penerapan PPKM dilakukan, dan juga bisa dijadikan sebuah informasi yang sangat bermanfaat untuk masyarakat DKI Jakarta maupun masyarakat Indonesia.
Adapun  saran  yang  ingin  disampaikan  terkait  dengan  penelitian  yang  dilakukan,  yaitu  agar melakukan  pengembangan  dalam  menggunakan  metode  lainnya,  dan  disarankan  agar  menggunakan data yang lebih banyak  dan lebih update lagi sehingga hasil yang didapatkan bisa lebih optimal dari penelitian  sebelumnya.  Dan  juga  perlu  dilakukan  pengembangan  dalam  teknik data  preprocessing sehingga data yang dihasilkan bisa lebih akurat, bersih dan jauh lebih berkualitas karena masih banyak data yang menggunakan Bahasa Asing, Bahasa Daerah, dan Bahasa yang tidak tercatat dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia yang tidak terdeteksi oleh sistem.
True Positive True Negative Class Precision Pred.positive 22 7 75.86% Pred.negative 8 61 93.02% Class recall 88.00% 85.11%

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. L. Fairuz, R. D. Ramadhani, dan N. A. Tanjung, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap COVID-19 Pada Media Sosial,” Jurnal DINDA , vol. 1, no. 1, pp. 10–12, 2021.
[2] P. L. O. Permadhi dan I. M. Sudirga, “Problematika Penerapan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PKM) Kota Denpasar Berbasis Adat Dalam Upaya Penanganan Covid-19,” Prosiding Webinar Nasional Universitas Mahasaraswati Denpasar , pp.55-60, 2020.
[3] R.  S.  Ahmad  Gelora  Mahardika,  “Kedudukan  Hukum  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan Masyarakat  Dalam  Sistem  Ketatanegaraan  Indonesia  Ahmad,”  LEGACY:  Jurnal  Hukum  dan Perundang-Undangan, vol. 1, no. 1, pp. 1-23, 2021.
[4] T. Yulianita, T. W. Utami, dan M. Al Haris, “Analisis Sentimen dalam Penanganan Covid-19 di Indonesia  Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier,” Seminar  Nasional  Variansi ,  pp.  235–243, 2020.
[5] A. Deviyanto dan M. D. R. Wahyudi, “Penerapan Analisis Sentimen Pada Pengguna Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 3, no. 1, pp. 1-13, 2018.
[6] L. Oktasari, Y. H. Chrisnanto, dan R. Yuniarti, “Text Mining Dalam Analisis Sentimen Asuransi Menggunakan Metode Niave Bayes Classifier,” Prosiding SNST , vol. 1, no. 1, pp. 37–42, 2016.
[7] J. A. Septian, T. M. Fahrudin, dan A. Nugroho, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik  Persepakbolaan  Indonesia  Menggunakan  Pembobotan  TF  -  IDF  dan  K  -  Nearest Neighbor,” Jurnal of Intelligent System and Computation , vol.1, no. 1, pp. 43–49, 2019.
[8] A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.  Haryanti,  L. Kurniawati,  dan W.  Gata,  “Analisis  Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” Jurnal Teknoinfo , vol. 14, no. 2, pp. 116-124, 2020.
[9] R. Rosalina, A. Auzar and H. Hermandra, "Penggunaan Bahasa Slang di Media Sosial Twitter," Jurnal TUAH , vol. 2, no. 1, pp. 77–84, 2020.
[10] M. Yasid, “Analisis Sentimen Maskapai Citilink Pada Twitter Dengan Metode Naãve Bayes,” Jurnal Ilmiah Informatika , vol. 7, no. 2, pp. 82-86, 2019.
[11] M.  Syarifuddin,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  Terhadap  Efek  Psbb  Pada  Twitter  Dengan Algoritma  Decision  Tree-Knn-Naïve  Bayes,” INTI  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  87–94, 2020.
[12] N. L. Ratniasih, M. Sudarma, dan N. Gunantara, “Penerapan Text Mining Dalam Spam Filtering Untuk Aplikasi Chat,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 16, no. 3, pp. 13, 2017.
[13] Z.  Efendi  dan  M.  Mustakim,  “Text  Mining  Classification  sebagai  Rekomendasi  Dosen Pembimbing  Tugas  Akhir  Program  Studi  Sistem  Informasi,” Seminar  Nasional  Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 9, Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sultan Syarif Kasim Riau , pp. 235–242, 2017.
[14] H. Rofiq, K. C. Pelangi, dan Y. Lasena, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Potensi Hujan Harian Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi , vol. 3, no. 1, pp. 8–15, 2020.
[15] I.  H.  Witten,  E.  Frank,  and  M.  A.  Hall, Data  Mining  Practical  Machine  Learning  Tools  and Techniques (3 rd ed) . USA: Elsevier, 2011.
[16] Y.  Umaidah  dan  Purwantaro,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dengan Pencarian Optimal untuk Prediksi Siswa Berprestasi,” JISICOM (Journal of Infomation System, Informatics and Computing ) , vol. 3, no. 2, pp. 1–8, 2019.
[17] D. T. Larose dan C. D. Larose, Discovering Knowledge In Data An Introduction to Data Mining
Second Edition Wiley Series on Methods and Applications in Data Mining (Second Edition) . p. 336, 2014.
[18] S. Haryati, A. Sudarsono, dan E. Suryana, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” Jurnal Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[19] A. Dwiki et al. , “Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa Dengan Algoritma KNN,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021.
[20] I.  A.  Nikmatun  dan  I.  Waspada,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Klasifikasi  Masa  Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Jurnal SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[21] M.  Rivki  dan  A.  M.  Bachtiar,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Dalam Pengklasifikasian  Follower  Twitter  Yang  Menggunakan  Bahasa  Indonesia,” Jurnal  Sistem Informasi , vol. 13, no. 1, pp. 31, 2017.
[22] R.  H.  Singh,  S.  Maurya,  T.  Tripathi,  T.  Narula,  dan  G.  Srivastav,  “Movie  Recommendation System  using  Cosine  Similarity  and  KNN,” International  Journal  Engineering.  Advanced Technology , vol. 9, no. 5, pp. 556–559, 2020.
[23] I.  A.  Safra  and  E.  Zuliarso,  “Analisa  Sentimen  Persepsi  Masyarakat  Terhadap  Pemindahan Ibukota Baru Di Kalimantan Timur Pada Media Sosial Twitter, Seminar Nasional Multidisiplin Ilmu dan Call For Paper Universitas STIKUBANK (SENDI_U) Ke-6,” pp. 978–979, 2020.
[24] M. Bramer, Principles of Data Mining , Springer, 2007.
[25] D. Muhidin dan A. Wibowo, “Perbandingan Kinerja Algoritma Support Vector Machine dan K- Nearest  Neighbor  Terhadap  Analisis  Sentimen  Kebijakan  New  Normal,” STRING  (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi , vol. 5, no. 2, pp. 153, 2020.