## Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Media Sosial Twitter terhadap Calon Presiden 2024 Prabowo Subianto dengan Metode K-NN
Avaldy Rahmat Rivita * , Yusra, Muhammad Fikry
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru , Indonesia Email: 1,* 11950115017@students.uin-suska.ac.id, 2 yusra@uin-suska.ac.id, 3 muhammad.fikry@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950115017@students.uin-suska.ac.id
Abstrak− Pemilihan  Presiden  RI Tahun  2024  adalah  tahapan  demokrasi  untuk  menentukan  Presiden  Negara Indonesia dan  Wakil Presiden Negara Indonesia periode 2024-2029 yang dijadwalkan berlangsung pada Rabu, 14 Februari 2024.  Pemilihan ini merupakan pemilihan Presiden dan Wakil Presiden langsung yang kelima di Indonesia. Beberapa partai saat ini sudah mencalonkan atau memilih calon presidennya untuk pemilihan presiden 2024. Tiga calon presiden sudah muncul, yakni Prabowo Subianto, Ganjar Pranowo, dan Anies  Baswedan.  Berdasarkan  survei,  Prabowo  Subianto  menjadi  capres  dengan  elektabilitas  paling  tinggi  dibandingkan  pesaing lainnya. Tak luput dari pandangan masyarakat terhadap bakal calon presiden 2024 khususnya Prabowo Subianto banyak menimbulkan pro  dan  kontra.  Pandangan  masyarakat  dapat  dilihat  melalui  media  sosial  seperti  Twitter.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap Calon Presiden (capres) Prabowo Subianto di Twitter. Jumlah data yang digunakan adalah 2100 tweet yang dikumpulkan berdasarkan kata kunci yaitu “Calon Presiden” dan “Prabowo Subianto”. Penerapan metode K- Nearest Neighbor (K-NN) dengan pembobotan berupa TF-IDF dan seleksi fitur berupa Threshold akan dilakukan implementasi dengan menggunakan  Google  Colab.  Berdasarkan  hasil  pengujian  metode  K-NN  menggunakan  confusion  matrix  pada  tujuh  nilai  K  yaitu (3,5,7,9,11,13,15) dengan perbandingan yang digunakan 70:30, 80:20, 90:10 diperoleh akurasi tertinggi pada K=5 pada rasio data latih dan data uji 80:20.
Kata Kunci: Klasifikasi Sentimen; K-NN; Twitter; Calon Presiden; Prabowo Subianto
Abstract− The 2024 Republic of Indonesia Presidential Election is a democratic stage to determine the President of the Republic of Indonesia and Vice President of the State of Indonesia for the 2024-2029 period which is scheduled to take place on Wednesday, 14 February 2024 . This election is the fifth direct presidential and vice presidential election in Indonesia. Several parties have currently nominated or  selected their  presidential  candidates  for the 2024 presidential  election. Three presidential candidates  have  emerged, namely Prabowo Subianto, Ganjar Pranowo, and Anies Baswedan. Based on a survey, Prabowo Subianto is the presidential candidate (capres) with the highest electability compared to other competitors. The society's view of the 2024 presidential candidate, especially Prabowo Subianto, has raised many pros and cons. Society's view can be seen on social media, like one of  this is the Twitter. This study aims to classify public sentiment towards the Presidential Candidate (capres) Prabowo Subianto on Twitter. The amount of data used is 2100 tweets which are collected based on the keywords "Presidential Candidate" and "Prabowo Subianto". The application of the K-Nearest Neighbor (K-NN) method with weighting in the form of TF-IDF and Feature Selection in the form of Threshold will be implemented using Google Colab.  Based on the results of testing the K-NN method using the confusion matrix at seven K values, namely (3,5,7,9,11,13,15) with the comparisons used 70:30, 80:20, 90:10 the highest accuracy was obtained at K = 5 at the ratio of training data and test data 80:20.
Keywords : Sentiment Classification; K-NN; Twitter; Presidential Candidates; Prabowo Subianto

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan Presiden RI Tahun 2024 adalah tahapan demokrasi untuk menentukan Presiden Negara Indonesia dan Wakil Presiden Negara Indonesia periode 2024-2029 yang dijadwalkan berlangsung pada Rabu, 14 Februari 2024. Pemilihan ini merupakan pemilihan Presiden dan Wakil Presiden langsung yang kelima di Indonesia. Presiden Joko Widodo serta Susilo Bambang Yudhoyono selaku mantan presiden RI tidak bisa ikut serta mencalonkan diri kembali sebab konstitusi dan  undang-undang  menetapkan  batasan  dua  jabatan  bagi  seorang  Presiden.  Pemilihan  parlemen  ini  akan  dilakukan serentak dengan pemilihan anggota DPR RI, DPD RI, dan DPRD di seluruh Indonesia. Di sisi lain, pada hari Rabu, 27 November 2024 akan diadakan pemilihan kepala daerah yang baru [1].
Proses pemilihan Presiden dan Wakil Presiden diatur dalam Pasal 6A dan 22E Konstitusi Negara Indonesia Tahun 1945 dan Peraturan Pemilihan Umum. Pasangan Calon Presiden dan Wakil Presiden harus diusulkan oleh partai politik atau koalisi  partai yang berhasil meraih  paling tidak 20% kursi  di  parlemen atau setidaknya 25% suara nasional pada pemilihan sebelumnya. Oleh karena itu, hanya partai PDI-P yang diperbolehkan untuk mengajukan pasangan calon tanpa perlu membentuk koalisi. Pelaksanaan pemilihan Presiden dan Wakil Presiden dilakukan dalam 2 tahap, apabila tidak ada pasangan calon yang mendapatkan suara lebih dari 50% pada tahap pertama dan minimal 20% suara didistribusikan di setengah  lebih  wilayah  provinsi  di  Indonesia.  Sebelumnya,  hanya  pada  Pemilihan  Umum  (pemilu)  2004  dilakukan pemilihan Presiden dan Wakil Presiden dengan sistem dua putaran [2].
Beberapa partai saat ini sudah mencalonkan atau memilih calon presidennya untuk pemilihan Presiden 2024. Tiga Calon Presiden sudah muncul, yakni Prabowo Subianto, Ganjar Pranowo, dan Anies Baswedan. Mengacu pada hasil Jajak Pendapat  Litbang  Kompas  Mei  2023,  kualifikasi  Prabowo  di  kalangan  Nahdliyin  meningkat  menjadi  25,8%,  dengan Prabowo  menjadi  Calon  Presiden  paling  berhak  berdasarkan  pemilih  Nahdlatul  Ulama  (NU) [3].  Selain  itu,  Prabowo Subianto  memperoleh  25,3  persen  suara  dalam  jajak  pendapat  Indikator  Politik  Indonesia  (IPI).  Populi  Center  juga menerbitkan  hasil  jajak pendapat  terbaru  pada  29  Mei  2023,  di mana Calon Presiden  Prabowo  mengungguli Prabowo dibandingkan  dengan  calon  lain Ganjar  dan  Anies.  Peneliti  Populi Center Rafif Pamenang Imawan  menjelaskan, data
Avaldy  Rahmat  Rivita,  Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di  Media  Sosial  Twitter  terhadap  Calon  Presiden  2024 Prabowo Subianto dengan Metode K-NN
elektabilitas Calon Presiden menunjukkan elektabilitas Prabowo Subianto semakin meningkat. Pertanyaan yang menarik adalah Prabowo Subianto menjadi tokoh paling populer yang dipilih oleh publik sebagai Calon Presiden dengan 22,8% [4].
Selain hasil pemilu di atas, opini publik tentang capres 2024, khususnya Prabowo Subianto, juga tak luput dari perhatian. Pandangan masyarakat dapat dilihat di media sosial seperti Twitter. Twitter adalah salah satu platform terbesar di  dunia  saat  ini.  Merujuk  dari  laporan  We  Are  Social  dan  Hootsuite  menunjukan  bahwa  pada  Januari  2023,  jumlah pengguna  Twitter  di  seluruh  dunia  mencapai  556  juta.  Angka  tersebut  naik  sebesar  27,4%  jika  dibandingkan  dengan periode yang sama pada tahun sebelumnya [5]. Sehingga di Twitter pengguna dapat dengan mudah menyampaikan dan mendapatkan informasi  terbaru terkait bakal  Calon  Presiden 2024, dan dari pandangan masyarakat terhadap informasi yang  beredar  di  Twitter,  dapat  ditemui  pro  dan  kontra  mengenai  Calon  Presiden  Prabowo  Subianto.  Pro  dan  kontra masyarakat di Twitter kemudian menjadi data untuk dilakukan klasifikasi sentimen.
Klasifikasi  sentimen  digunakan  untuk  mengelompokkan  informasi  dari  data  yang  tidak  terstruktur,  agar  pada penelitian ini dapat  teridentifikasi pandangan  masyarakat  khususnya  di  Twitter terhadap  Prabowo Subianto yang akan menjadi  Calon  Presiden  2024.  Teknik  klasifikasi  sentiment  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah K-Nearest Neighbor (K-NN). K-NN merupakan salah satu teknik sederhana untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi. Teknik K-NN kerap dipakai untuk melakukan klasifikasi pada data dan teks. Dalam teknik ini, dilakukan pengelompokkan objek berdasarkan  data  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  objek  tersebut.  Metode  K-NN  menggunakan  klasifikasi berdasarkan tetangga terdekat sebagai nilai prediksi untuk query instance baru [6].
Terkait penerapan metode K-NN telah banyak dilakukan oleh penelitian sebelumnya, seperti pada penelitian [7] mengenai penerapan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) terhadap sentimen pengguna Gojek. Penelitian ini memakai 1409 data dengan menerapkan metode K-NN menggunakan confusion matrix yang berhasil menyimpulkan bahwa tingkat ketepatan sebesar 79,43% dengan K bernilai 15. Bukti dari klasifikasi yang sukses dengan menggunakan metode K-NN ialah  kemampuannya  dalam  mengklasifikasikan  respons  dari  pengguna  Twitter  sehingga  bermanfaat  bagi  perusahaan Gojek sebagai bahan evaluasi dan penilaian terhadap layanan Gojek. Penelitian selanjunya [8] penganalisisan sentimen pada feedback pengguna untuk  aplikasi  Bibit  dan Bareksa telah dilakukan menggunakan Teknik  K-NN. Penelitian ini menghasilkan hasil yang optimal dengan membagi data rasio 60:40 untuk training dan testing . Hasil precision dan untuk recall untuk  aplikasi  Bibit  adalah  85,14%,  91,91%,  dan  76,44%.  Sedangkan  untuk  aplikasi  Bareksa,  hasilnya  dalah 81,70%, 87,15%, dan 75,73%.  Penelitian  [9] mengenai  pemanfaatan Teknik  K-NN  digunakan untuk membuat  dataset token sentimen menggunakan akun Instagram Brand Elektronik. Dari hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa dataset memiliki tingkat akurasi sebesar 33,38% (untuk sentimen positif), 59,96% (untuk sentimen negatif), dan 56,60% (untuk sentimen netral) dengan menggunakan nilai K=1. Penelitian lainnya [10] evaluasi sentimen kepuasan konsumen dalam layanan  publik  dengan  memanfaatkan  teknik  K-NN  dan  pendekatan Natural  Language  Processing (NLP).  Hasil penelitian ini mendapat akurasi sebesar 74,00%. Serta penelitian [11] penerapan klasifikasi K-NN untuk sentimen analisis kualitas layanan akun Twitter PT PLN (Persero). Penelitian ini menggunakan 3000 data tweet . Data yang terkumpul akan melakukan  tahap preprocessing dan  hasilnya  diimplementasikan  dalam  aplikasi  berbasis  web  menggunakan  bahasa pemrograman python . Evaluasi metode K-NN menghasilkan nilai akurasi sebesar 87,41%.
Dengan  adanya  variasi  dalam  penelitian  sebelumnya,  mendorong  penulis  untuk  melaksanakan  penelitian menggunakan metode K-NN dengan topik yang berbeda. Jumlah data tweet yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 2100 data  yang diambil dari Twitter berdasarkan kata kunci  “Calon  Presiden” dan  “Prabowo Subianto”.  Penelitian  ini akan  dilakukan  beberapa  tahapan  untuk  melakukan  klasifikasi  sentimen  masyarakat  di  Twitter  terhadap  bakal  Calon Presiden  2024  Prabowo  Subianto.  Tahapan  dimulai  dari  tahap  pengumpulan  data,  pelabelan  data, preprocessing , klasifikasi sentimen, pembobotan TF-IDF dan seleksi fitur threshold , dan pengujian menggunakan confusion matrix .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini terdapat metodologi penelitian yang terdiri dari beberapa tahapan. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Avaldy  Rahmat  Rivita,  Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di  Media  Sosial  Twitter  terhadap  Calon  Presiden  2024 Prabowo Subianto dengan Metode K-NN

## 2.1 Identifikasi Masalah
Mengidentifikasi  masalah  merupakan  bagian  penting  dari  penelitian  seorang  peneliti.  Identifikasi  masalah  merupakan langkah  awal  bagi  peneliti  sebelum  melakukan  penelitian  dan  menuliskan  hasilnya  dalam  publikasi  ilmiah.  Tanpa identifikasi masalah yang  tepat  dan matang,  temuan  penelitian  dapat dengan  mudah dikritik  atau  bertentangan dengan penelitian dan teori lain. Karena itu, peneliti harus mengidentifikasi masalah dengan benar.

## 2.2 Studi Pustaka
Studi pustaka adalah bagian dari artikel ilmiah yang membahas hasil-hasil penelitian sebelumnya. Penelitian kepustakaan berfungsi  sebagai  referensi  ilmiah  yang  berhubungan  dengan  penelitian.  Studi  pustaka  juga  disebut  sebagai  tinjauan pustaka  atau  tinjauan  teori.  Studi  pustaka  ini  digunakan  untuk  menjelaskan  teori-teori  penelitian  sebelumnya  yang berkaitan dengan topik penelitian.

## 2.3 Pengumpulan Data
Data yang dipakai dalam penelitian ini berasal dari Twitter API. Data yang diambil adalah tweet masyarakat yang dicari berdasarkan kata kunci “Calon Presiden” dan “Prabowo Subianto”.  Periode crawling data yaitu dimulai 29 November 2022  –  3  Januari  2023.  Penelitian  ini  menggunakan  data  sebanyak  2100 tweet sebagai  data  set  sebagai  bahan  analis, dimana  data  yang  digunakan  cukup  seimbang  untuk  mencapai  akurasi  yang  optimal.  Keseimbangan  dan  kedekatan kumpulan data, berpengaruh signifikan terhadap hasil klasifikasi, baik yang memiliki sedikit maupun banyak kelas.

## 2.4 Pelabelan Data
Pelabelan  data  dilakukan  untuk  mengelompokkan  kata  agar  masuk  kedalam  kelompok  yang  tepat  sesuai  dengan kandungan  informasinya.  Dalam  penelitian  ini,  label  data  merujuk  pada  pembagian  data  ke  dalam dua  kategori,  yaitu positif dan negatif.

## 2.5 Tahap Text Preproccessing
Setelah tahap pengumpulan dan pelabelan data selesai, dataset tersebut masih dalam kategori data yang tidak terstruktur atau unstructured data. Sebelum dilakukan analisis lebih lanjut, dataset harus melalui tahap text preprocessing terlebih dahulu untuk menghilangkan dan menangani data yang tidak akurat ( noisy data) agar hasil perhitungan yang dihasilkan optimal  [12].  Berdasarkan  dengan  tahapan text  preprocessing ,  antara  lain  meliputi cleaning , case  folding , tokenizing , normalisasi, negation handling , stopword removal , dan stemming . Gambar 1 menampilkan alur text preprocessing .
Gambar 2. Alur Text Preproccessing
Alur text preprocessing yaitu dimulai dari dataset dari tweet yang masih mentah akan dilakukan proses cleaning terlebih dahulu, setelah atribut-atribut dibersihkan pada proses cleaning kemudian akan dilakukan proses case folding , selanjutnya  teks  diubah  menjadi  potongan  kata  pada  proses tokenizing ,  setelah  teks  menjadi  bentuk  potongan  kata selanjutnya  kata  tersebut  akan  dicek  bentuk  normalisasinya  pada  proses  normalisasi,  selanjutnya  apabila  kata  yang mengandung negasi akan diubah bentuknya dalam proses negation handling , pada proses stopword removal kata yang merupakan kata hubung akan dihapuskan, selanjutnya dilakukan pengecekan kembali pada setiap kata, dimana kata akan diubah  bentuknya  menjadi  kata  dasar  pada  proses stemming sehingga  akan  didapatkan  hasil  data  yang  mana  hasil  ini merupakan dataset tweet baru.

## 2.6 Pembobotan TF-IDF
Tujuan dari pembobotan ini adalah untuk memberikan nilai pada fitur kata berdasarkan seberapa sering kata itu muncul. Term  Frequency (TF)  merupakan  jumlah  kemunculan  atau  frekuensi  kata  pada  suatu  dokumen.  Sedangkan Inverse Document Frequency (IDF) berguna untuk menentukan relevansi kata kunci dengan istilah yang dicari. Kata kunci yang sering  muncul di  dalam dokumen akan memiliki dampak yang lebih rendah dalam menentukan hubungan antara kata kunci dan dokumen [13]. Perhitungan TF-IDF dihitung dalam persamaan berikut :
Avaldy  Rahmat  Rivita,  Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di  Media  Sosial  Twitter  terhadap  Calon  Presiden  2024 Prabowo Subianto dengan Metode K-NN
Wj,i = 𝑛 𝑗,𝑖 𝛴 𝑘 𝑛𝑘,𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝐷 𝑑 𝑗
(1)
Keterangan : Wj,i
= Pembobotan TF-IDF untuk term ke j pada dokumen ke i. 𝑛 𝑗,𝑖 = Banyaknya kemunculan term ke j pada dokumen ke i. 𝛴 𝑘 𝑛𝑘,𝑖 = Banyaknya seluruh term pada dokumen ke i.
𝐷
= Jumlah dokumen yang dibangkitkan. 𝑑 𝑗 = Jumlah dokumen yang mengandung term ke j.

## 2.7 Seleksi Fitur Threshold
Teknik  ini  dipakai  guna  mengurangi  ataupun  menghilangkan  elemen  yang  kurang  signifikan  untuk  meingkatkan ketepatan serta mengurangi waktu pemrosesan didalam klasifikasi sentimen. Dengan  mengurangi  fitur  yang tidak terlalu relevan,   algoritma akan lebih efisien memproses data, sehingga  pemilihan  seleksi  fitur yang  akurat dapat meningkatkan kecepatan hasil klasifikasi. Ambang batas merupakan persentase jumlah fitur yang dipilih dari seluruh fitur yang telah diurutkan [14].

## 2.8 K-Nearest Neighbor
Metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  objek  berdasarkan  data pelatihan yang memiliki jarak terdekat dengan objek tersebut. Algoritma K-NN adalah metode pembelajaran terawasi, dan kategori dari instance baru yang di query ditentukan berdasarkan mayoritas kategori yang ditemukan pada algoritma K-NN. Kelas yang paling banyak muncul adalah  kelas yang ditentukan dari  hasil klasifikasi.  Kedekatan didefinisikan dalam jarak metrik, seperti jarak Euclidean [15].
𝑫 𝒙,𝒚 = √𝛴 𝑖=1 𝑛 (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 (2)
Keterangan : D = Jarak kedekatan x = Data latih y = Data uji n = jumlah atribut individu antara 1 s.d n i = atribut individu antara 1 s.d n

## 2.9 Pengujian Confusion Matrix
Evalusi  akan  dilakukan  terhadap  hasil  klasifikasi  yang  nantinya  diperoleh.  Nilai  yang  diperoleh  dari  evaluasi  dapat digunakan untuk mengukur seberapa berhasil metode yang digunakan dalam pengujian. Salah satu cara untuk melakukan penilaian dalam analisis sentimen adalah dengan menggunakan confusion matrix . Definisi dari confusion matrix sebuah metode  untuk  mengevaluasi  hasil  yang  diperoleh  dari  pelaksanaan  algoritma  klasifikasi  melalui  tabel  [16].  Tabel  1 merupakan evaluasi dari confusion matrix .
Tabel 1. Rancangan Analisis Komputasi
Kelas Prediksi POSITIF NEGATIF POSITIF TP FN NEGATIF FP TN Keterangan : TP (True Positif) = Dokumen yang diklasifikasikan sebagai kelas positif TN (True Negatif) = Diklasifikasikan sebagai kelas negatif FP (False Positif) = Dokumen negatif yang diklasifikasikan sebagai kelas positif FN (False Negatif)
= Diklasifikasikan sebagai kelas negatif
Pada table yang diberikan, nilai-nilai tersebut akan digunakan untuk menghitung accuracy, precision, recall dan f1 score . Precision merupakan hasil perbandingan antara jumlah prediksi benar pada data positif dengan total prediksi pada data positif. Sedangkan recall adalah hasil perbandingan antar jumlah prediksi benar pada data positif dengan total data  positif  yang  diprediksi  benar. F1  score adalah  hasil  rata-rata  nilai precision dan recall sebagai harmonic  mean . Berikut merupakan persamaan dari accuracy , precision , recall , dan f1 score :
Accuracy  = (𝑻𝑷+𝑻𝑵) 𝑻𝑷+𝑻𝑵+𝑭𝑷+𝑭𝑵 (3) Precision (P) = 𝑻𝑷 (𝑻𝑷+𝑭𝑷) (4) Recall (R)  = 𝑻𝑷 (𝑻𝑷+𝑭𝑵) (5)
Avaldy  Rahmat  Rivita,  Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di  Media  Sosial  Twitter  terhadap  Calon  Presiden  2024 Prabowo Subianto dengan Metode K-NN
F1 score = 𝟐 𝒙 𝑷 𝒙 𝑹 𝑷+𝑹 (6)

## 2.10 Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan  dan saran  merupakan  bagian  terakhir  dari penelitian yang  ditulis oleh  peneliti, dengan isi penelitian  yang telah dijelaskan pada tahapan sebelumnya. Pada bagian akhir, peneliti memaparkan secara singkat hasil penelitian yang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini dilakukan proses pengumpulan data untuk menganalisis data sentimen Calon Presiden 2024 Prabowo Subianto. Proses pendataan terbatas pada topik dan opini publik tentang Capres Prabowo Subianto hanya di media sosial Twitter dengan menggunakan metode crawling Twitter, dengan memanfaatkan fungsi Application Interface (API) yang disediakan oleh Twitter. Data tweet yang diekstraksi dari Twitter berisi sebanyak 2100 data yang terdiri dari 1050 tweet positif dan 1050 tweet negatif. Gambar 2 menampilkan load data pada Google Colab.
Gambar 3. Tampilan Load Data pada Google Colab
Gambar diatas merupakan hasil dari load data yang telah diimplemetasikan pada Google Colab. Proses pendataan tweet hanya mengambil data dalam format teks bahasa Indonesia dan tidak menyertakan gambar.

## 3.2 Pelabelan Data
Setelah data dikumpulkan, kemudian dilakukan pelabelan data yang dibagi menjadi dua kelas, yaitu positif dan negatif. Pelabelan dilakukan secara manual  dengan dibantu tokoh  ahli yaitu dosen Bahasa Indonesia  Roza  Afifah S.Pd selaku dosen Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Tabel 2 menampilkan perbedaan pemisahan tweet positif dan tweet negatif.
Tabel 2. Tweet Positif dan Tweet Negatif Tweet Positif Tweet Negatif b'@prabowo Bp CALON PRESIDEN untuk menggantikan pak Jokowi 2024 insyaallah' b'@musniumar  Gak  bakalan  jadi  presiden  mau  promo kemanapun.\nAnis  di  siapkan  jadi  tumbal  calon  lain seperti prabowo dulu'
b'@prabowo  Setelah  pa  jokowi  selesai  masa  jabatannya \nAku  beralih  akan  memilih  pa  prabowo  sebagai  calon presiden 2024' b'@Miduk17 Saya gak pilih calon sebelah tapi blm setuju juga dgn white hair cocok jadi wakil, prabowo presiden.
\xf0\x9f\x98\x81'
b'@beritadalamedia Saya berharap pak prabowo mau jadi calon presiden lagi di tahun 2024, supaya bisa jadi mentri lagi' b'@OposisiCerdas Fix ga pilih prabowo. Calon Presiden ku  adalah  yg  berani  menolak  dan  membatalkan  proyek IKN' b'Seperti  pak  Prabowo  bismillah  calon  presiden  2024
\xf0\x9f\x98\x8c https://t.co/S5rePOOlhm'
b'@idextratime  Liverpool  ibarat  Jokowi  vs  Prabowo, walaupun kampenye sana sini, tetep gabisa menang. '
Avaldy  Rahmat  Rivita,  Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di  Media  Sosial  Twitter  terhadap  Calon  Presiden  2024 Prabowo Subianto dengan Metode K-NN
b'@Gerindra  @prabowo  CALON  PRESIDEN  2024 INSYAALLAH'
b'@BBCIndonesia  @pantaugambut  Punya  malu  gak @prabowo    kayak  gitu  maksa  banget  pengen  jadi presiden'
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  data  yang  sudah  di crawling sebelumnya,  dikelompokkan menjadi dua kelompok, yaitu kelompok positif dan kelompok negatif. Pengelompokkan data tersebut dilakukan secara seimbang, yang mana 2100 data yang diambil dibagi menjadi dua, dengan pengertian 2100 data yang dimbil diantaranya 1050 data positif dan 1050 data negatif.

## 3.3 Text Preprocessing
Tahapan yang dilakukan dalam preprocessing yaitu:
a. Cleaning
Data cleaning atau  pembersihan  data  yaitu  proses  mempersiapkan  data  untuk  analisis  menggunakan  cara menghapus atau memodifikasi data yang tidak benar, tidak lengkap, tidak relevan, atau diformat dengan tidak tepat [17].
Tabel 3 . Proses Cleaning
Data Asli Data setelah Cleaning b’@Miduk17 Saya gak pilih calon sebelah tapi blm setuju juga dgn white hair cocok jadi wakil, Prabowo presiden. \xf0\x9f\x98\x81’ Saya  gak  pilih  calon  sebelah  tapi  blm  setuju  juga  dgn white hair cocok jadi wakil Prabowo presiden
Tabel diatas merupakan proses dari cleaning data, yang mana dalam prosesnya data yang masih mengandung atribut yang tidak diperlukan akan dibersihkan seperti username , hashtag , url , tanda baca, emoji dan emoticon .
b. Case Folding
Proses case  folding adalah  sebuah  proses  standarisasi  data  yang  bertujuan  untuk  membuat  karakter  pada  data menjadi seragam. Tujuan dari proses case folding adalah untuk mengubah semua huruf menjadi huruf kecil [18].
Tabel 4. Proses Case Folding
Data Asli Data setelah Case Folding Saya  gak  pilih  calon  sebelah  tapi  blm  setuju  juga  dgn white hair cocok jadi wakil prabowo presiden
saya gak pilih calon sebelah tapi blm setuju juga dgn white hair cocok jadi wakil prabowo presiden
Tabel diatas merupakan proses dari case folding , yang mana dalam prosesnya semua kata diubah menjadi huruf kecil atau dikenal dengan lowercase .
c. Tokenizing
Tokenizing adalah proses membagi teks dimana teks yang panjang dipecah menjadi fragmen kecil . Bagian-bagian yang  lebih  kecil  ini  umumnya  disebut  sebagai  token.  Pengolahan  akan  dilanjutkan  setelah  kalimat-kalimat  tersebut dipecah menjadi token. Proses tokenizing juga dapat disebut sebagai segmentasi teks atau analisis leksikal. Dengan kata lain, proses tokenizing adalah proses memecahan kalimat menjadi kata-kata penyusunnya (masing-masing) [18].
Tabel 5. Proses Tokenizing Data Asli Data setelah Tokenizing saya gak pilih calon sebelah tapi blm setuju juga dgn  white  hair  cocok  jadi  wakil  prabowo presiden [‘saya’,  ‘gak’,  ‘pilih’,  ‘calon’,  ‘sebelah’,  ‘tapi’,    ‘blm’,    ‘setuju’,
‘juga’,  ‘dgn’,  ‘white’,  ‘hair’,  ‘cocok’,  ‘jadi’,  ‘wakil’,  ‘prabowo’,
‘presiden’]
Tabel diatas merupakan proses dari tokenizing , yang mana dalam prosesnya teks dipisahkan menjadi potongan- potongan kata atau disebut dengan term .
d. Normalisasi
Normalisasi data merupakan unsur pokok dalam data mining yang bertujuan memastikan konsistensi record pada dataset tetap terjaga. Dalam proses normalisasi diperlukan perubahan data atau konversi data awal ke dalam format yang memugkinkan untuk diproses secara efisien. Tujuan utama dari normalisasi data yakni menghilangkan redundansi data (pengulangan) dan menstandarisasi informasi untuk alur kerja data yang lebih baik [18].
Tabel 6. Proses Normalisasi Data Asli Data setelah Normalisasi saya gak pilih calon sebelah saya tidak pilih calon sebelah
Avaldy  Rahmat  Rivita,  Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di  Media  Sosial  Twitter  terhadap  Calon  Presiden  2024 Prabowo Subianto dengan Metode K-NN
tapi blm setuju juga dgn white hair cocok jadi wakil prabowo presiden
tapi belum
setuju juga dengan white hair cocok jadi wakil prabowo presiden
Tabel diatas merupakan proses dari normalisasi, yang mana dalam prosesnya setiap kata atau term di cek apakah kata  tersebut  sudah  dalam  bentuk  normalnya  atau  belum.  Apabila  kata  belum  dalam  bentuk  normalnya  makan  akan dilakukan normalisasi.
e. Negation Handling
Negation handling merupakan sebuah proses dimana menghapus kata negatif atau kata yang mengandung makna negatif, lalu kemudian mengubah kata tersebut  menjadi kata yang baku [19].
Tabel 7 . Proses Negation Handling Data Asli Data setelah Negation Handling [‘saya’,  ‘ tidak’,  ‘pilih’,  ‘ calon’,  ‘sebelah’,  ‘tapi’, ‘ belum’,  ‘setuju’,    ‘ juga’,  ‘dengan’,  ‘white’,  ‘hair’, ‘cocok’, ‘jadi’, ‘wakil’, ‘prabowo’, ‘presiden’]
[‘saya’,  ‘ membantah’, ‘ calon’, ‘sebelah’,  ‘tapi’, ‘ menolak’,    ‘ juga’,  ‘dengan’,  ‘white’,  ‘hair’,  ‘cocok’, ‘jadi’, ‘wakil’, ‘prabowo’, ‘presiden’]
Tabel diatas merupakan proses dari negation handling , yang mana dalam prosesnya dilakukan pencarian kata yang mengandung negasi dan diubah menjadi makna yang serupa tanpa mengubah sentimennya.
f. Stopword Removal
Stopword removal merupakan proses dimana kata-kata penghubung dihapuskan dalam sebuah kalimat, seperti kata “yang”, “dan”, “dengan” dan lainnya [20].
Tabel 8. Proses Stopword Removal
Data Asli Data setelah Stopword Removal
[‘saya’,  ‘membantah’,  ‘calon’,  ‘sebelah’, ‘tapi’ ,  ‘menolak’, ‘juga’ , ‘dengan’ ,  ‘white’,  ‘hair’,  ‘cocok’, ‘jadi’ ,  ‘wakil’, ‘prabowo’, ‘presiden’]
[‘saya’, ‘membantah’, ‘calon’, ‘sebelah’,
‘menolak’,  ‘white’,  ‘hair’,  ‘cocok’,  ‘wakil’, ‘prabowo’, ‘presiden’]
Tabel  diatas merupakan proses dari stopword removal , yang mana dalam prosesnya dilakukan pencarian untuk kata yang mengandung kata hubung sehingga kata tersebut di hapus dari kumpulan term tersebut.
g. Stemming
Stemming merupakan sebuah proses menghapus kata imbuhan atau mengubah kata menjadi bentuk kata dasarnya sesuai dengan Kamus Besar Bahasa Indonesia [20].
Tabel 9 . Proses Stemming Data Asli Data setelah Stemming
[‘saya’, ‘membantah’ ,  ‘calon’,  ‘sebelah’,  ‘ menolak ’, ‘white’, ‘hair’, ‘cocok’, ‘wakil’, ‘prabowo’, ‘presiden’]
[‘saya’, ‘bantah’ , ‘calon’, ‘sebelah’, ‘tolak’ , ‘white’,
‘hair’, ‘cocok’, ‘wakil’, ‘prabowo’, ‘presiden’]
Tabel diatas merupakan proses dari stemming , yang mana dalam prosesnya semua kata yang bentuknya bukan kata dasar akan diubah menjadi bentuk kata dasar.

## 3.4 Pembobotan TF-IDF
Kata-kata yang sudah melalui proses perataan kata kemudian dinilai nilai bobotnya dengan menggunakan TF-IDF. Bobot bertujuan  untuk  memberikan  nilai  terhadap  kejadian  berulang  kata  yang  sama. Term  Frequency (TF)  adalah  gagasan pengukuran dengan menentukan seberapa sering (frekuensi) sebuah istilah muncul dalam satu dokumen. Tiap dokumen memiliki ukuran yang berbeda, mungkin saja suatu kata muncul lebih sering di dokumen yang lebih besar dibandingkan dengan dokumen yang lebih kecil. Oleh karena itu, frekuensi kata sering kali dibagi dengan jumlah kata dalam dokumen (yaitu total kata yang terdapat dalam dokumen tersebut). Sementara itu, Document Frequency (DF) merujuk pada jumlah dokumen dimana suatu istilah muncul. Semakin jarang kemunculannya, maka semakin rendah pula nilai bobotnya. Saat melakukan perhitugan frekuensi kata, setiap kata dianggap memiliki tingkat penting yang sama. Setelah melalui proses
Avaldy  Rahmat  Rivita,  Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di  Media  Sosial  Twitter  terhadap  Calon  Presiden  2024

## Prabowo Subianto dengan Metode K-NN
text preprocessing , langkah selanjutnya adalah melakukan seleksi fitur dan klasifikasi dengan menggunakan metode K- Nearest Neighbor . Gambar 3 menampilkan hasil pembobotan TF-IDF pada Google Colab.
Gambar 4 . TF-IDF pada Google Colab
Gambar diatas merupakan hasil tampilan proses pembobotan menggunakan TF-IDF yang telah diimplementasikan pada Google Colab. Dapat dilihat pada gambar hasil bobot untuk setiap kata atau term , yang mana hasil pembobotan akan digunakan untuk melakukan klasifikasi.

## 3.5 Seleksi Fitur Threshold
Seleksi fitur, yang juga dikenal sebagai seleksi variabel, seleksi atribut, atau pemilihan subset fitur, adalah proses memilih fitur  yang  relevan  dalam  data learning untuk  suatu  masalah  target.  Uji  seleksi  fitur  bertujuan  untuk  mengevaluasi pengaruh  jumlah term yang  dipilih  pada  proses  klasifikasi.  Pada  seleksi  fitur threshold yang  digunakan  yaitu  0,001. Gambar 4 menampilkan hasil seleksi fitur dengan menggunakan threshold pada Google Colab :
Gambar 5. Seleksi Fitur pada Google Colab
Gambar  diatas  merupakan  hasil  tampilan  proses  seleksi  fitur  menggunakan threshold yang  telah diimplementasikan pada Google Colab. Dapat dilihat pada gambar hasil seleksi fitur yang dipilih berdasarkan threshold yang digunakan yaitu 0,001.

## 3.6 Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Uji coba pengaruh nilai K dilaksanakan guna menentukan nilai K terbaik dalam menjalankan proses klasifikasi K-Nearest Neighbor . Pada pengujian ini menggunakan nilai K yang bervariatif yaitu K = 3,5,7,9,11,13, dan 15. Tiap nilai K yang dipakai, akan jadi variabel dalam pengujian, sehingga bisa diketahui pengaruhnya terhadap ketepatan. Hasil klasifikasi positif dan negatif pada tweet dikatakan “Benar” jika sistem berhasil mengenali dan mengelompokkan komentar ke dalam kelas yang sesuai dengan kelas data latih. Gambar 5 menampilkan hasil klasifikasi K-NN.
Avaldy  Rahmat  Rivita,  Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di  Media  Sosial  Twitter  terhadap  Calon  Presiden  2024 Prabowo Subianto dengan Metode K-NN
Gambar  diatas  merupakan  hasil  tampilan  proses  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  K-NN  yang  telah diimplementasikan pada Google Colab. Dapat dilihat pada gambar yang mana terdapat kolom Kelas Target yaitu kelas yang dilabel sebelum dilakukan klasifikasi dan kolom Hasil Klasifikasi yaitu lebel yang didapat setelah dilakukan proses klasifikasi.

## 3.7 Pengujian Confusion Matrix
Setelah melakukan proses pembobotan kata, seleksi fitur, dan pengklasifikasian dengan metode K-NN, maka dilakukan pengujian  confusion  matrix  dengan  tujuan  mencari  nilai accuracy,  precision,  recall, dan f1  score . Confusion  matrix berguna untuk menentukan pengujian mana yang optimal untuk membangun model klasifikasi menggunakan metode K- Nearest Neighbor (K-NN). Pada penelitian pengujian menggunakan confusion matrix untuk rasio yang digunakan yaitu 70:30, 80:20, dan 90:10.
a. Perbandingan 70:30
Pada pengujian yang dilakukan dengan perbandingan data uji dan data latih yaitu 70:30 dengan K yang digunakan yaitu K = 3,5,7,9,11,13, dan 15 didapatkan akurasi tertinggi pada K=5 yaitu 90,0%. Gambar 6 menampilkan pengujian confusion matrix yang telah diimplementasikan pada Google Colab.
Gambar 7. Confusion Matrix 70:30
Setelah  mendapatkan  akurasi,  dilanjutkan  dengan  melakukan  pengujian  untuk precision , recall dan f1  score . Gambar 7 menampilkan hasil pengujian precision , recall dan f1 score pada nilai K=5 dengan rasio data latih dan data uji yaitu 70:30.
Gambar 8. Hasil Precision , Recall , dan F1 score 70:30
Dari Gambar didapat hasil precision untuk tweet negatif yaitu 84,7%, sedangkan untuk tweet positif yaitu 97,0%, sehingga dihitung rata-rata precision yaitu 90,0%. Recall yang didapatkan untuk tweet negatif yaitu 97,4%, sedangkan untuk tweet positif yaitu 82,6%, sehingga dihitung rata-rata recall yaitu 90,0%. F1 score yang didapatkan untuk tweet negatif 90,6%, sedangkan untuk tweet positif 89,3%, sehingga dihitung rata-rata f1 score yaitu 90,0%.
b. Perbandingan 80:20
Pada pengujian yang dilakukan dengan perbandingan data uji dan data latih yaitu 80:20 dengan K yang digunakan yaitu K  =  3,5,7,9,11,13,  dan  15  didapatkan  akurasi  tertinggi  pada  K=5  yaitu  91,0%.  Gambar  8  menampilkan  pengujian confusion matrix yang telah diimplementasikan pada Google Colab.
Avaldy  Rahmat  Rivita,  Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di  Media  Sosial  Twitter  terhadap  Calon  Presiden  2024 Prabowo Subianto dengan Metode K-NN
Gambar 9. Confusion Matrix 80:20
Setelah  mendapatkan  akurasi,  dilanjutkan  dengan  melakukan  pengujian  untuk precision,  recall dan f1  score . Gambar 9 menampilkan hasil pengujian precision, recall dan f1 score pada nilai K=5 dengan rasio data latih dan data uji yaitu 80:20.
Gambar 10 . Hasil Precision , Recall , dan F1 score 80:20
Dari Gambar didapat hasil precision untuk tweet negatif yaitu 86,5%, sedangkan untuk tweet positif yaitu 97,2%, sehingga dihitung rata-rata precision yaitu 91,0%. Recall yang didapatkan untuk tweet negatif yaitu 97,7%, sedangkan untuk tweet positif yaitu 83,8%, sehingga dihitung rata-rata recall yaitu 91,0%. F1 score yang didapatkan untuk tweet negatif 91,7%, sedangkan untuk tweet positif 90,0%, sehingga dihitung rata-rata f1 score yaitu 91,0%.
c. Perbandingan 90:10
Pada pengujian yang dilakukan dengan perbandingan data uji dan data latih yaitu 90:10 dengan K yang digunakan yaitu K = 3,5,7,9,11,13, dan 15 didapatkan akurasi tertinggi pada K=5 yaitu 90,2%. Gambar 10 menampilkan pengujian confusion matrix yang telah diimplementasikan pada Google Colab.
Gambar 11 . Confusion Matrix 90:10 Setelah  mendapatkan  akurasi,  dilanjutkan  dengan  melakukan  pengujian  untuk precision, recall dan f1  score . Gambar 11 menampilkan hasil pengujian precision , recall dan f1 score pada nilai K=5 dengan rasio data latih dan data uji yaitu 90:10.
Avaldy  Rahmat  Rivita,  Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di  Media  Sosial  Twitter  terhadap  Calon  Presiden  2024 Prabowo Subianto dengan Metode K-NN
Gambar 12. Hasil Precision , Recall , dan F1 score 90:10
Dari Gambar didapat hasil precision untuk tweet negatif yaitu 84,3%, sedangkan untuk tweet positif yaitu 97,8%, sehingga dihitung rata-rata precision yaitu 90,0%. Recall yang didapatkan untuk tweet negatif yaitu 98,1%, sedangkan untuk tweet positif yaitu 82,1%, sehingga dihitung rata-rata recall yaitu 90,0%. F1 score yang didapatkan untuk tweet negatif 90,7%, sedangkan untuk tweet positif 89,2%, sehingga dihitung rata-rata f1 score yaitu 90,0%.
d. Word Cloud
Setelah melalui seluruh proses, data kemudian diproses untuk menampilkan word cloud yang akan menghasilkan visualisasi kata-kata yang paling banyak muncul, sehingga dapat diketahui seberapa sering kata-kata tersebut digunakan oleh masyarakat dalam mengungkapkan pandangan mereka tentang Calon Presiden 2024, Prabowo Subianto, di media sosial  Twitter. Semakin besar ukuran kata tersebut, semakin sering  pula kata tersebut  muncul dalam  kata.  Gambar 12 menampilkan hasil word cloud yang telah diimplementasi pada Google Colab.

## Gambar 13. Hasil Word Cloud
Gambar diatas merupakan hasil tampilan word cloud untuk keseluruhan data yang telah diimplementasikan pada Google Colab. Dapat dilihat pada gambar hasil word cloud untuk keseluruhan data didapatkan kata yang paling banyak muncul yaitu kata Prabowo, jalan, presiden, kali, dan subianto. Pengujian word cloud selanjutnya dilakukan juga untuk data tweet positif dan data tweet negatif. Gambar 13 menampilkan word cloud tweet positif dan tweet negatif.
Gambar 14. (a) Hasil Word Cloud Positif (b) Hasil Word Cloud Negatif
Pada Gambar 13  (a) merupakan word cloud dari  keseluruhan  tanggapan  positif  masyarakat Indonesia mengenai Calon Presiden Prabowo Subianto yang diperoleh pada bulan November 2022 sampai dengan Januari 2023 melalui media sosial  Twitter.  Pada  hasil word  cloud positif  didapatkan  kesimpulan  kata  yang  paling  banyak  muncul  yaitu  jalan, parabowo, presiden, kali, dan dukung. Gambar (b) merupakan word cloud dari tanggapan negatif masyarakat Indonesia mengenai  Calon  Presiden Prabowo Subianto  yang diperoleh pada  bulan November 2022 sampai dengan Januari 2023 melalui media sosial Twitter. Pada hasil word cloud negatif didapatkan kesimpulan kata yang paling banyak muncul yaitu prabowo, kali, jalan, sisi, dan subianto.
Avaldy  Rahmat  Rivita,  Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  di  Media  Sosial  Twitter  terhadap  Calon  Presiden  2024 Prabowo Subianto dengan Metode K-NN

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan dari  penelitian ini, dapat  disimpulkan bahwa metode K-Nearest  Neighbor (K-NN) bisa dimanfaatkan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  dengan  topik  Calon  Presiden  2024,  Prabowo  Subianto.  Hal  ini dilakukan  melalui  beberapa  tahapan,  seperti  pengumpulan  data, text  preprocessing ,  pembobotan  dengan  TF-IDF, pemilihan  fitur  dengan threshold ,  pengklasifikasian  dengan  metode  K-NN,  serta  pengujian  dengan confusion  matrix . Dengan  dilakukan  pengujian  menggunakan confusion  matrix dengan  nilai  K  yaitu  K=3,5,7,9,11,13,  dan  15,  serta perbandingan yang digunakan yaitu 70:30, 80:20, dan 90:10, diperoleh pengujian yang paling terbaik dengan nilai akurasi tertinggi dari proses klasifikasi yaitu 91,0% pada K=5 dengan precision 91,0% , recall 91,0%, dan f1 score 91,0% pada rasio data latih dan data uji 80:20. Dari kesimpulan yang telah diambil, pembaca dapat memperluas penelitian selanjutnya yang  dapat  dijadikan  pertimbangan,  seperti  melaksanakan  penelitian  lebih  mendalam  untuk  analisis  sentimen  dengan menggunakan teknik klasifikasi guna meningkatkan akurasi hasil, terutama dalam tahap preprocessing . Kumpulan data yang  dipakai  bisa  ditingkatkan  dengan  menggunakan  kumpulan  data lain  seperti  kumpulan  data  dalam  bentuk  tulisan yang bukan menggunakan huruf latin. Dibutuhkan uji coba dengan memakai  metode seleksi  fitur yang berbeda selain threshold untuk memastikan apakah metode seleksi fitur lainnya memiliki akurasi yang lebih baik atau tidak. Selain itu, bisa dilakukan implementasi menggunakan tools lainnya.

## REFERENCES
[1] W. A. Wibawana, “Sejarah Pemilu di Indonesia dari Awal Sampai Sekarang,” detiknews , 2023. https://news.detik.com/pemilu/d- 6526532/sejarah-pemilu-di-indonesia-dari-awal-sampai-sekarang#:~:text=Pilpres  2024  adalah  pemilihan  umum  yang  akan menjadi,secara serentak pada tanggal 14 Februari 2024 mendatang. (accessed Jun. 09, 2023).
[2] F.  C.  Farisa,  “Sejarah  Dimulainya  Pemilu  Presiden  dan  Wakil  Presiden  Secara  Langsung,” KOMPAS.com ,  2022. https://nasional.kompas.com/read/2022/05/31/12112831/sejarah-dimulainya-pemilu-presiden-dan-wakil-presiden-secara- langsung (accessed Jun. 09, 2023).
[3] F. C. Farisa, “Pilpres 2024 Diprediksi Diikuti 3 Capres: Ganjar, Prabowo, dan Anies,” KOMPAS.com , 2023.
[4] F. C. Farisa, “Survei Indikator: Elektabilitas Prabowo Bersaing Ketat dengan Ganjar, Anies Urutan Ketiga,” KOMPAS.com , 2023.
[5] M. Aulidya, “Manfaat, Fitur, dan Fungsi Twitter: Mengenal Lebih Dekat Media Sosial yang Populer Saat ini,” kompasiana , 2023. https://www.kompasiana.com/mishelaulidya7261/643bb5c9a7e0fa33b71c51e3/manfaat-fitur-dan-fungsi-twitter- mengenal-lebih-dekat-media-sosial-yang-populer-saat-ini (accessed Jun. 09, 2023).
[6] R. T. Prasetio, “Seleksi Fitur dan Optimasi Parameter K-NN Berbasis Algoritma Genetika pada Dataset Medis,” J. Responsif Ris. Sains dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–221, 2020, doi: 10.51977/jti.v2i2.319.
[7] F.  Rizqi  Irawan,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pengguna  Gojek  Menggunakan  Metode K-Nearset Neighbors,” JIKO  (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 62–68, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.4267.
[8] A. D. Adhi Putra, “Analisis Sentimen pada Ulasan pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa dengan Algoritma KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[9] K. A. Nugraha, “Pembentukan Dataset Token Sentimen Berdasarkan Akun Instagram,” J. Buana Inform. Vol. , vol. 12, no. April, pp. 68–77, 2021.
[10]  E.  H.  Muktafin  and  P.  Kusrini,  “Sentiments  analysis  of  customer  satisfaction  in  public  services  using  K-nearest  neighbors algorithm and natural language processing approach,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 19, no. 1, pp. 146–154, 2021, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.V19I1.17417.
[11]  R. Damarta, A. Hidayat, and A. S. Abdullah, “The application of k-nearest neighbors classifier for sentiment analysis of PT PLN (Persero) twitter account service quality,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1722, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1722/1/012002.
[12]  N. G. Yudiarta, M. Sudarma, and W. G. Ariastina, “Pengelompokan Berita Pada Unstructured Textual Data,” vol. 17, no. 3, pp. 339–344, 2018.
[13]  F. Rozi, F. Sukmana, and M. N. Adani, “Pengelompokkan Judul Buku dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor ( K-NN ) dan Term Frequency – Inverse Document Frequency ( TF-IDF ),” vol. 6, no. 3, pp. 1–5, 2022.
[14]  V. Bolón-canedo and A. Alonso-betanzos, “Ensembles for feature selection : A review and future trends,” ELSEVIER , vol. 52, no. May 2018, pp. 1–12, 2019, doi: 10.1016/j.inffus.2018.11.008.
[15]  R.  M.  Candra  and  A.  Nanda  Rozana,  “Klasifikasi  Komentar  Bullying  pada  Instagram  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor,” IT J. Res. Dev. , vol. 5, no. 1, pp. 45–52, 2020, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4962.
[16]  A. Yoga Pratama, Y. Umaidah, and Voutama, “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter dengan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja),” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 897– 910, 2021.
[17]  T. D. Arista, M. Fikry, and L. Oktavia, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter terhadap Kenaikan Harga BBM dengan Metode K-NN,” JUKI , vol. 5, pp. 140–150, 2023.
[18]  A. F. Rahman, “Klasifikasi Tweet di Twitter dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 4, pp. 64–69, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i2.125.
[19]  M.  T.  Diwandanu,  “Analisis  Sentimen  terhadap  Twit  Maxim  pada  Twitter  Menggunakan  R  Programming  dan  K-Nearest Neighbors,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 28, pp. 1–16, 2023.
[20]  R. Kosasih and A. Alberto, “Analisis Sentimen Produk Permainan Menggunakan Metode TF-IDF Dan Algoritma K-Nearest Neighbor,” InfoTekJar  J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 6, no. 1, pp. 134–139, 2021.