## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 2 October 2023, pp: 324-330 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation K-Nearest Neighbor Algorithm for Sentiment Analysis on Khilafah and Radicalism Issues in Indonesia

## Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Analisis Sentimen Terhadap Isu Khilafah dan Radikalisme di Indonesia
Legito 1 , Nindi Permata Riau 2 , Adi Nugroho Susanto Putro 3 , Eri Mardiani 4 , Nofri Yudi Arifin 5 , Sepriano 6 , Moh. Erkamim 7
1 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Sinar Husni Deliserdang Sumatera Utara, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
3 STAB Negeri Raden Wijaya, Wonogiri, Jawa Tengah, Indonesia
4 Program Studi Informatika, Fakultas FTKI, Universitas Nasional, Indonesia
5 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Ibnu Sina, Indonesia
6 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sulthan Thaha Saifuddin Jambi, Indonesia 7 Program Studi Sistem Informasi Kota Cerdas, Universitas Tunas Pembangunan Surakarta, Indonesia
E-Mail: 1 legitostt@gmail.com, 2 nindipermata.riau@gmail.com, 3 adinug@radenwijaya.ac.id,
4 erimardiani1@gmail.com, 5 nofri.yudi@uis.ac.id, 6 sepriano@uinjambi.ac.id, 2 erkamim@lecture.utp.ac.id
Received Jul 2nd 2023; Revised Sept 14th 2023; Accepted Oct 28th 2023 Corresponding Author: Legito

## Abstract
As technology advances, social media is an alternative for obtaining and disseminating information quickly. One of the social media that is currently used is twitter. There are many topics discussed, one of which is the Khilafah. The Khilafah is a political institution that cannot be isolated from political activity, which emerged after the death of the Prophet to be able  to  continue  his  leadership.  Khilafah  is  usually  associated  with  Radicalism.  Opinions  about  the  caliphate  and radicalism have never stopped being discussed among the public, therefore sentiment analysis is needed to analyze public responses in Indonesia regarding the caliphate statement. This sentiment analysis uses the K-Nearest Neighbor Algorithm or K-NN. Based on the results that have been carried out, it shows that the K-NN algorithm obtains high accuracy results of 92.11% and 88.2% on each of the Khilafah and Radicalism keywords using 5000 data contained on twitter.
Keywords: Khilafah, K-Nearest Neighbor, Radicalism, Sentiment Analysis, Twitter

## Abstrak
Seiring  dengan  majunya  teknologi,  media  sosial  merupakan  salah  satu  alternatif  untuk  mendapatkan  dan  menyebarkan informasi  dengan  cepat.  Salah  satu  media  sosial  yang  saat  ini  digunakan  yaitu Twitter .  Terdapat  banyak  topik  yang diperbincangkan salah satunya mengenai Khilafah. Khilfah merupakan suatu institusi politik yang tidak dapat diasingkan dari  aktivitas  politik,  dimana  munculnya  setelah  sepeninggal  Rasulullah  untuk  dapat  meneruskan  kepemimpinannya. Khilafah  biasanya  dikaitkan  dengan  yang  namanya  Radikalisme.  Opini  tentang  khilafah  dan  radikalisme  tidak  pernah berhenti  diperbincangkan  dikalangan  masyarakat,  oleh  karena  itu  dibutuhkan  analisa  sentimen  untuk  menganalisa tanggapan masyarakat di Indonesia mengenai pernyataan khilafah tersebut. Analisa sentimen ini menggunakan Algoritma K-Nearest  Neighbor atau  K-NN.  Berdasarkan  hasil  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa  Algoritma    K-NN memperoleh hasil akurasi yang tinggi yaitu 92.11% dan 88,2% pada masing-masing kata kunci Khilafah dan Radikalisme dengan menggunakan 5000 data yang terdapat pada twitter .
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Khilafah, K-Nearest Neighbor, Radikalisme, Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan majunya teknologi pada masa modern ini, media sosial menjadi alternatif baru untuk menebarkan opini salah satunya tentang khilafah  [1]. Salah satu contoh media sosial yang aktif dan banyak
digunakan  oleh  berbagai  kalangan  adalah twitter .  Dalam  sosial  media  saat  ini  dinilai  banyak  memberikan informasi  tentang  pendapat  postingan  seseorang  yang  dibuktikan  dengan  adanya  beberapa  penelitian  yang menggunakan data twitter sebagai bahan utama untuk menganalisis sentimen opini seseorang [2].
Khilafah atau negara islam merupakan institusi politik yang tidak dapat diasingkan dari aktivitas politik [3]. Istilah khilafah dalam terminologi politik muncul setelah sepeninggal Rasulullah karena umat Islam merasa perlu melanjutkan kepemimpinannya [4]. Konsep dasar khilafah telah ditetapkan oleh Allah SWT dalam Al- quran surat Al-Baqarah: 30 [5]. Khilafah yang ideal memiliki tiga ungsur yaitu pemimpin yang dapat dipercaya, adanya  dominasi  syariat  islam  dan  fuqaha  atau  ahli  agama,  dan  yang  ketiga  yaitu  adanya  proses  yang memungkinkan setiap orang memiliki peluang menjadi khilafah  [6]. Biasanya khilafah akan bersinggungan dan berkaitan erat dengan yang namanya Radikalisme.
Penelitian ini seperti halnya penelitin-penelitian terdahulu akan melakukan analisis sentimen terhadap opini seseorang dari tweet yang mereka unggah pada laman twitter dengan memanfatkan teknologi text mining . Analisis yang dimaksud adalah untuk mengetahui keberpihakan seseorang apakah teridentifikasi dari golongan menyetujui  atau  tidak  setuju dengan konsep  khilafah. Sentiment  analysis merupakan  salah  satu  bidang  dari Natural Languange Processing (NLP) yang membangun sistem untuk mengenali dan meringkas opini dalam bentuk teks [7]. Analisis Sentimen disebut juga opinion mining , yaitu suatu proses memahami, mengekstrak dan mengolah data teks untuk mendapat informasi [2][8].
Hasil akhir dari penelitian ini yang ingin dicapai adalah suatu opini dari masyarakat secara luas yang berhubungan  dengan  konsep  khilafah  dalam  bentuk  persepsi  negatif,  positi  atau  netral.  Analisis  sentimen berdasar klasifikasinya ada  2 yaitu dari dokumen klasifikasi ke pendapat atau fakta yang disebut klasifikasi subjektifitas  dan  dari  dokumen  ke  klasifikasi  ke  dalam  positif  dan  negatif  [9].  Difusi  besar  dan  peran  era teknologi dalam masyarakat modern merupakan salah satu hal baru yang paling menarik dalam beberapa tahun terakhir, menarik minat para peneliti, jurnalis, perusahaan, dan pemerintah [10].
Algoritma text mining ini digunakan karena dalam pengerjaannya dapat mengubah setiap kata dan huruf dari dokumen menjadi data numerik. Text mining dipercaya menjadi salah satu Algoritma untuk seleksi fitur dokumen  yang  baik  dan  banyak  digunakan  oleh  para  peneliti.  Salah  satu  peneliti  yang  melakukan  analisis sentimen media sosial twitter menggunakan teknik text mining yaitu Eko Yulian yang melakukan analisis arsip dengan melakukan clustering pada dokumen menggunakan menggunakan K-means clustering [11]. Selain itu, terdapat penelitian yang dilakukan oleh Ozturk dan kawan-kawan yang menganalisis sentimen twitter terhadap krisis yang terjadi di suriah lewat postingan yang dilakukan masyarakat. Penelitian lain mengenai text mining juga dilakukan oleh Zannah yang menganalisis lokasi pengaruh ISIS melalui media sosial twitter menggunakan text mining . Hal ini membuktikan bahwa teknik text mining menjadi tools yang tepat untuk suatu kasus analisis sentimen [12].
Pada penelitian ini akan digunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk melakukan klasifikasi data  dokumen  sekaligus  mengetahui  adanya  postingan  yang  berkaitan  dengan  khilafah  dan  radikalisme. Algortima K-NN merupakan sebuah algoritma  yang digunakan untuk melakukan  klasifikasi terhadap objek baru berdasarkan tetangga terdekatnya dan kelas yang paling banyak muncul yang akan menjadi kelas hasil klasifikasi  [13][14].  Kelebihan  dari  K-NN  adalah  dapat  digunakan  dalam  memecahkan  permasalahan multiclass yang terjadi  [15]. Namun, pada Algoritma  K-NN memiliki masalah untuk menemukan tetangga terdekat pada titik query dari dataset yang digunakan [16].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  Salam  dan  kawan-kawan  tahun  2018  menghasilkan pengujian  klasifikasi  analisa  sentimen  dokumen  komentar  pada  jasa  ekspedisi  barang  (J&T)  di facebook menggunakan  algoritma  K-NN  yang  memiliki accuracy tertinggi  yaitu  79,21%  dengan  jumlah  dokumen training 101 sedangkan accuracy terendahnya adalah 70,3% [17]. Penelitian lainnya yang dilakukan Wisnu dan  kawan-kawan  tahun  2019  tentang  analisis  sentimen  dan  penambangan  opini  dilakukan  untuk  melihat kepuasan  masyarakat  menuju  layanan  pembayaran  digital  di  Indonesia  (OVO,  GO-PAY  dan  LinkAja) menggunakan data twitter dan menggunakan dua algoritma Naive bayes dan K-NN. Penelitian ini menemukan bahwa K-NN memiliki akurasi yang lebih baik daripada Naive Bayes [18].
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Widagdo  dan  kawan-kawan  tahun  2023  tentang  sistem Monitool oleh divisi digital marketing PT Lingkar9 Titian Media berfokus pada pemantauan dan analisis merek di media sosial dan portal berita. Monitool menggunakan metode K-NN untuk mengukur reputasi suatu merek. Setelah diproses, sistem akan mengeluarkan resume sentimen yang terdiri dari sentimen negatif, positif, dan netral. Hasil akurasi prediksi data pengujian saat ini adalah 81% [19].
Berdasarkan penelitian yang membuktikan bahwa K-NN berhasil dalam melakukan klasifikasi dengan baik  pada  kasus text  mining ,  maka  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  percobaan  dengan  menggunakan algoritma    K-NN  untuk  memperoleh  model  dan  akurasi  klasifikasi  yang  baik  dan  optimum.  Penelitian  ini melakukan  analiasis  sentimen  terhadap  tweet  seseorang  di twitter untuk  mengetahui  apakah  opini  yang seseorang  unggah  teridentifikasi  dari  golongan  masyarakat  yang  menyetujui  atau  tidak  mengenai  sistem pemerintahan khilafah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun metodologi yang diterapkan pada penelitian ini ditujukan pada gambar 1.

## 2.1 Pengumpulan Data
Tahap awal dalam melakukan proses analisis sentimen yaitu pengumpulan data. Data yag digunakan pada penelitin ini yaitu data tweet pada twitter dengan cara melakukan crawling data degan keyword khilafah dengan rentang waktu dari 1 Februari 2022 - 30 Desember 2022 dengan menghasilkan 5000 data. Setelah data dikumpulkan  tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan prepocessing data,  pada  tahapan  ini  terdiri  dari  beberapa proses yaitu tokenezation , cleaning , dan filtering .
Pengumpulan Data Mulai Preprocessing Pembobotan TF-IDF Pemisahan Data Training dan Data Testing K-NN Uji Akurasi Selesai
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Preprocessing Data
Pada  tahap pre-processing data,  data  tweet  mentah  terlebih  dahulu  dilakukan  proses case  folding , tokenizing , stemming , serta filtering . Hasil dari tahapan ini menghasilkan fitur yang digunakan sebagai data pembelajaran  mesin  oleh  K-NN.  Dalam  tahapan preprocessing ,  terdiri  dari  proses case  folding , tokenizing , stemming dan filtering .  Pada tahap preprocessing data  merupakan  suatu  proses  untuk melakukan persiapan pada data mentah sebelum dilakukkannya analisis data. pada tahapan ini preprocessing menggunakan tools jupyter notebook dengan bahasa pemograman phyton untuk memperoleh data yang akan diproses. Pada tahapan preprocessing terdiri dari beberapa proses cleaning , filtering dan tokenizing .

## 2.3 Pembobotan Kata
Pembobotan  kata  adalah  sebuah  mekanisme  yang  memberikan  skor  terhadap  frekuensi  kemunculan sebuah kata dalam dokumen teks. Salah satu Algoritma dalam pembobotan kata yaitu Term Frequency-inverse document frequency (TF-IDF). Secara lengkap dapat ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil TF-IDF No Adab Aqidah Alam Budaya Berkah … Rasis 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,337 … 0,000 2 0,000 0,794 0,000 0,000 0,000 … 0,000 3 0,477 0,000 0,611 0,000 0,000 … 0,000 4 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 … 0,538 … … … … … … … … 5000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 … 0,000
Dataset  ini  dihimpun  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python pada google  colab , pengambilan data dengan proses crawling dengan memasukkan kata kunci #khilafah dan #radikalisme yang tranding sejak tahun 2014 lalu hingga sekarang.

## 2.4 Text Mining
Text  mining dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  proses  menggali  informasi  dimana  seorang  user berinteraksi  dengan  sekumpulan  dokumen  menggunakan tools .  Tujuan  dari text  mining adalah  agar mendapatkan informasi yang berguna dari beberapa dokumen [20]. Teknik yang digunakan dalam penyelesaian Text mining yaitu klasifikasi, clustering, infromation  extraction dan information retrievel [20].

## 2.5 Analisa Sentimen
Sentiment  analysis merupakan  salah  satu  bidang  dari Natural  Languange  Processing (NLP)  yang membangun  sistem  untuk  mengenali  dan  mengekstraksi  opini  dalam  bentuk  teks  [21].  Dengan  bantuan sentiment analysis , informasi yang tadinya tidak terstruktur dapat diubah menjadi data yang lebih terstruktur [22]. Analisis sentimen berdasar klasifikasinya ada 2 yaitu dari dokumen klasifikasi ke pendapat atau fakta yang disebut klasifikasi subjektifitas dan dari dokumen ke klasifikasi ke dalam positif dan negatif [8]. Saat ini, analisis sentimen telah mendapatkan nilai lebih dengan munculnya jejaring sosial [7].

## 2.6 K-Nearest Neighbor
Algortima  K-NN  merupakan  sebuah  algoritma  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  baru berdasarkan  tetangga  terdekatnya  dan  kelas  yang  paling  banyak  muncul  yang  akan  menjadi  kelas  hasil klasifikasi  [23][14].  Kelebihan  dari  K-NN  adalah  dapat  digunakan  untuk  memecahkan  permasalahan multiclass [15].  Namun,  K-NN  memiliki  masalah  untuk  menemukan  tetangga  terdekat  pada  titik query dari dataset  yang digunakan  [16]. Menurut  Gorunescu,  Algoritma Nearest  Neighbor (kadang  disebut  K-nearest Neighbor atau K-NN) merupakan Algoritma  yang melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan lokasi (jarak) suatu data dengan data yang lain [24]. Dekat atau jauhnya lokasi (jarak) biasanya dihitung berdasarkan jarak Euclidean dengan rumus sebagai berikut:
𝑑(𝑥𝑖𝑥𝑗) =   √Σ 𝑖 𝑁 + 1 (𝑑𝑖𝑓𝑓(𝑋 𝑖𝑙 𝑋 𝑗𝑙 )) 2 (1)
dimana:
xil = data testing ke-i pada variabel ke-l xjl
= data training ke-i pada variabel ke-l d(xi,xj) = jarak N = dimensi data variabel bebas diff(xil,xjl)  = difference atau ketidaksamaan.
K-NN  merupakan  salah  satu  Algoritma  yang  populer  untuk  menghasilkan  klasifikasi  teks  [25]  yaitu dengan melakukan proses pembelajaran dari data latih untuk menentukan kelompok k objek. Sehingga dalam menentukan hasil klasifikasi K-NN melihat jarak terdekat dari objek dengan masing-masing kelompok. Jarak tersebut  diperoleh  dari  hasil  kedekatan  antara  data  masukan  dengan  data  yang  berada  dalam  kelompok berdasarakan nilai sejumlah fitur yang ada [26].

## 2.7 Khilafah dan Radikalisme
Wakil Presiden RI, Ma’ruf Amin menyatakan  bahwa  khilafah  adalah  isu  yang  berpotensi merusak tatanan  bernegara  dan  menimbulkan  radikalisme.  Eksistensi    khilafah    merupakan  realita  dalam  sejarah peradaban Islam dan  wacana khilafah yang awalnya merupakan ekspresi keagamaan sebagian  kelompok  umat Islam,    kemudian    diidentikkan    sebagai    ancaman  eksistensial    yang    membahayakan    negara  [27]. Perkembangan  wacana  mengenai khilafah digambarkan  sebagai  perang mindset dari kelompok Radikalisme menjadi permasalahan yang serius di Indonesia [28].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari peneltian ini dapat dibagi menjadi tiga bagian. Yaitu hasil pengujian akurasi Algoritma Naïve Bayes Classifier, hasil persebaran tweet, hasil analisis sentimen terhadap khilafah, dan terakhir adalah perbandingan dengan data aktual.

## 3.1 Pelabelan
Pelabelan  merupakan  salah  satu  proses text  mining ,  dimana  pelabelan  ini  digunakan  untuk mengkategorikan kalimat termasuk kategori positif, negatif, atau netral terhadap khilafah. Proses ini dilakukan setelah proses crawling data melalui aplikasi anaconda dengan menentukan 3 kategori yaitu:
1. Positif: merupakan tweet yang berisi penolakan pembentukan ideologi khilafah dan tetap mendukung Pancasila.
2. Negatif: merupakan tweet yang berisi tentang pendukungan antas ideologi baru khilafah  da menolak pancasila
3. Netral: merupakan tweet yang berisi tentang tidak berada dikeduanya.
Tabel  2  merupakan  pelabelan  data  dari  proses preprocessing dengan  menggunakan  google  colab, sebagai bahan acuan penelitian ini mengunakan pakar Bahasa Indonesia untuk memvalidasi dan menentukan sentimen positif, negatif dan netral.
Tabel 2. Preprocessing Data No Stemming Count Sentimen 1 Kebanyakan orang menganggap bahawa ini semua jahat kan kwwkkw padahal coba belajar agama lagi deh 2 Positif 2 Banyak  bacot  nampaknya  kirain  penghamba  siapa  itu  ulu  ulu  makanya  bos  jangan belajar agama di amerika -8 Negatif 3 Salang arah dan keblinger, masak pancasila dibandingkan sama quran, padahal orang- orang yang satu kolam itu -5 Negatif 4 Kami menolak khilafah dan radikalisme di indonesia 0 Netral ... ... ... ... 5000 Islam tidak mengajarkan kejahtan bang, kalau pun jahat itu oknum jangan dicampur aduk ye 4 Positif
Setelah  melakukan  pelebelan  data  maka  diproleh  data  positif  sebanyak  1.354 tweets ,  negatif  1.546 tweets dan netral 2.106 tweets .

## 3.2 Pengujian K-Nearest Neighbor
Setelah  melakukan  pelebelan,  maka  dilakuka  pengujian  menggunkan  K-NN  dengan  google  colab. Pengujian  dilakukan  dengan  cara  membagi data  training menjadi  70%  dan data  testing sebanyak  30% demikian juga dengan beberapa persobaan yang lain yaitu 80% : 20% dan  90% : 10%. Dari hasil pengujian didapatkan akurasi sebesar 92.11% untuk 70% : 30%, selanjutnya dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Akurasi Percobaan dengan Skema 1 (Khilafah) Percobaan Akurasi Error Waktu Proses (s) 90-10 0,8702 0,0321 877 80-20 0,8324 0,0472 893 70-30 0,9211 0,0564 903 Tabel 4. Akurasi Percobaan dengan Skema 2 (Radikalisme)
Percobaan Akurasi Error Waktu Proses (s) 90-10 0,8802 0,0725 886 80-20 0,8451 0,0639 921 70-30 0,8823 0,0681 897
Dari tabel 3 dan 4 dapat disimpulkan bahwa kaurasi KNN berada pada percobaan 70% dan 30% untuk data training dan testing. Hal ini tidak membuktikan bahwa semakin sedikit data training akan semakin lebih baik  dalam  proses  percobaan.  Tabel  tersebut  juga  menyatakan  bahwa  waktu  proses  dan  error  dalam  setiap percobaan  tidak  selalu  konstan  juga.  Dalam  penelitian  lajutan  diharapkan  untuk  dapat  mencobakan  dengan beberapa algortima klasifikasi yang sejenis untuk dapat membuktikan tingkat konstan jika menggunakan data text.

## 3.3 Analisis Sentimen terhadap Khilafah dan Radikalisme
Dari percobaan menggunakan keyword Khilafah dengan Nilai K terbaik dan dengan data testing 30% atau data training 70%, diperoleh nilai sentimen masyatakat yang ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Sentimen Masyarakat terhadap Keyword Khilafah dengan K Terbaik
1281 721 2998 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Negatif Positif Netral Khilafah
Gambar 3. Hasil Sentimen Masyarakat terhadap Keyword Radikalisme dengan K Terbaik
Gambar 2 dan 3 menunjukkan bahwa respon dari masyarakat secara nasional menyatakan bahwa kedua kata  kunci  yang  digunakan  dalam  riset  berbasis  sentimen  memiliki  tingkat  keragu-raguan  yang  tinggi  atau sering  dikatan  netral  atapun  tidak  memiliki  pengaruh  apapun  terhadap  objek  yang  dibahas.  Dari  gambar tersebut  netral  hampir  70%  dalam  menanggapi  topik  yang  berkaitan  dengan  Kilafah  dan  Radikalisme, selebihnya adalah 18% dan 13% adalah Negatif dan Positif.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan dataset sejumlah 5000 data hasil crawling twitter dengan menggunakan 2 kata kunci khilafah dan radikalisme. Dari serangkaian percobaan sentimen analisis menunjukkan bahwa hampir 70%  masyarakat  indonesia  menanggai  hanya  dengan  netral  terkait  persoalan  khilafah  dan  radikalisme  di Indonesia. Secara umum, hanya sekitar 18 dan 13 yang menanggapi selain netral. Percobaan dilakukan dengan menggunakan  algoritma  K-NN  dibagi  dalam  3  bagian  percobaan  pada  teknik  pembagian  data  dan  dengan jumlah  K  sebanyak  10  percobaan.  Hasil  penelitian  tersebut  memperoleh  akurasi  yaitu  92,11%  dan  88,23% untuk  kedua  kata  kunci  yang  digunakan.  Dalam  penelitian  tersebut  juga  membandingkan  error  dan  waktu proses algoritma, dengan hasil terbaik minimum error 3,2% dengan waktu proses tercepat adalah 877 detik dalam setiap proses.

## REFESENSI
[1] A. B. Puandina, S. A. Aryani, and I. I. Studies, “Konseling Lintas Agama dan Budaya dalam Fenomena Hijrah dan Perilaku Beragama Milenial di Media Sosial,” vol. 9, pp. 376–385, 2023.
[2] L. Yue, W. Chen, X. Li, W. Zuo, and M. Yin, “A survey of sentiment analysis in social media,” Knowl. Inf. Syst. , vol. 60, no. 2, pp. 617–663, 2019, doi: 10.1007/s10115-018-1236-4.
[3] J. Subando and M. K. B. Wibowo, “Construction of the Khilafah State According to Taqiyuddin An- Nabhani:  Foundation  for  Development of  Perception  Measurement Instruments  about  the  Khilafah,” Ishlah  J.  Ilmu  Ushuluddin,  Adab  dan  Dakwah ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  55–72,  2023,  doi: 10.32939/ishlah.v5i1.240.
[4] S. Sahri, “Political thought of Al-Ghazali on Imamah: Debate between theocracy and democracy,” HTS Teol. Stud. / Theol. Stud. , vol. 77, no. 3, pp. 1–8, 2021, doi: 10.4102/hts.v77i3.6338.
[5] Moh. Shofan, “Konsep Khalifah Fi Al-Ardh dalam Surat Al-Baqarah Ayat 30 dan Implikasinya pada Tujuan Pendidikan Islam,” vol. 2, no. 1, pp. 141–163, 2020.
[6] E. R. Dewi, C. Hidayatullah, D. Oktaviantari, and M. Y. Raini, “Konsep Kepemimpinan Profetik,” Al- Muaddib  J.  Ilmu-Ilmu  Sos.  dan  Keislam. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  147–159,  2020,  [Online].  Available: http://dx.doi.org/10.31604/muaddib.v5i1.147-159.
[7] A. Rajput, Natural language processing, sentiment analysis, and clinical analytics . Elsevier Inc., 2019.
[8] Mustakim and R. Novita, “The Implementation of Probabilistic Neural Networks to Sentiment Analysis of National Principle and Religion Issues in Indonesia,” J. Syst. Manag. Sci. , vol. 13, no. 5, pp. 311– 321, 2023, doi: 10.33168/JSMS.2023.0520.
[9] S. M. Nagarajan and U. D. Gandhi, “Classifying streaming of Twitter data based on sentiment analysis using hybridization,” Neural Comput. Appl. , vol. 31, no. 5, pp. 1425–1433, 2019, doi: 10.1007/s00521- 018-3476-3.
[10] S. Sun, Y. Zhai, B. Shen, and Y. Chen, “Newspaper coverage of artificial intelligence: A perspective of emerging technologies,” Telemat. Informatics , vol. 53, no. May, 2020, doi: 10.1016/j.tele.2020.101433.
[11] E. Yulian, “Text Mining dengan K-Means Clustering pada Tema LGBT dalam Arsip Tweet Masyarakat Kota Bandung,” J. Mat. “MANTIK,” vol. 4, no. 1, pp. 53–58, 2018, doi: 10.15642/mantik.2018.4.1.53- 58.
[12] R.  Zannah,  “Analisis  Sentimen  Pada  Media  Sosial  Twitter  Untuk  Klasifikasi  Opini  Islam  Radikal Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan,”  no.  September  2017,  pp.  46–54,  2019,  [Online].  Available:
583 588 3829 0 1000 2000 3000 4000 5000 Negatif Positif Netral Radikalisme
http://digilib.uinsby.ac.id/32982/.
[13] R. Andrian, M. A. Naufal, B. Hermanto, A. Junaidi, and F. R. Lumbanraja, “K-Nearest Neighbor (k- NN) Classification for Recognition of the Batik Lampung Motifs,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1338, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1338/1/012061.
[14] S. G. Setyorini and Mustakim, “Application of the nearest neighbor algorithm for classification of online taxibike sentiments in indonesia in the google playstore application,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 2049, no. 1, pp. 0–7, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/2049/1/012026.
[15] M. Tanveer, A. Sharma, and P.  N. Suganthan, “Least squares KNN-based weighted multiclass twin SVM,” Neurocomputing , vol. 459, no. xxxx, pp. 454–464, 2021, doi: 10.1016/j.neucom.2020.02.132.
[16] I. Triguero, D. García-Gil, J. Maillo, J. Luengo, S. García, and F. Herrera, “Transforming big data into smart data: An insight on the use of the k-nearest neighbors algorithm to obtain quality data,” Wiley Interdiscip. Rev. Data Min. Knowl. Discov. , vol. 9, no. 2, pp. 1–24, 2019, doi: 10.1002/widm.1289.
[17] A.  Salam,  J.  Zeniarja,  and  R.  S.  U.  Khasanah,  “Analisis  Sentimen  Data  Komentar  Sosial  Media Facebook Dengan K-Nearest Neighbor (Studi Kasus Pada Akun Jasa Ekspedisi Barang J&T Ekpress Indonesia),” Pros. SINTAK , pp. 480–486, 2018.
[18] H. Wisnu, M. Afif, and Y. Ruldevyani, “Sentiment analysis on customer satisfaction of digital payment in Indonesia: A comparative study using KNN and Naïve Bayes,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1444, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1444/1/012034.
[19] J.  Penelitian  Ilmu  Komputer,  B.  Wisnu  Widagdo,  and  M.  Adhari  Adiguna,  “Brand  Reputation Monitoring System Based on Sentiment Analysis Using the K-Nearest Neighbor Method,” vol. 1, no. 1, pp. 22–27, 2023, [Online]. Available:
https://doi.org/10.5281/zenodo.7720440https://mypublikasi.com/.
[20] S.  A.  Salloum,  M.  Al-Emran,  A.  A.  Monem,  and  K.  Shaalan,  “Using  text  mining  techniques  for extracting information from research articles,” Stud. Comput. Intell. , vol. 740, pp. 373–397, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-67056-0_18.
[21] G.  Widarma,  R.  Novita,  Mustakim,  and  N.  E.  Rozanda,  “Comparing  Classification  Algorithms  to Analyze Twitter Sentiment on Public Opinion on Fuel Oil,” 2023 Int. Semin. Intell. Technol. Its Appl. Leveraging Intell. Syst. to Achieve Sustain. Dev. Goals, ISITIA 2023 - Proceeding , pp. 648–653, 2023, doi: 10.1109/ISITIA59021.2023.10221118.
[22] P. Nandwani and R. Verma, “A review on sentiment analysis and emotion detection from text,” Soc. Netw. Anal. Min. , vol. 11, no. 1, 2021, doi: 10.1007/s13278-021-00776-6.
[23] F.  Hemmatian  and  M.  K.  Sohrabi,  “A  survey  on  classification  techniques  for  opinion  mining  and sentiment analysis,” Artif. Intell. Rev. , vol. 52, no. 3, pp. 1495–1545, 2019, doi: 10.1007/s10462-017- 9599-6.
[24] D.  Kurniawan  and  A.  Saputra,  “Penerapan  K-Nearest  Neighbour  dalam  Penerimaan  Peserta  Didik dengan Sistem Zonasi,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 9, no. 2, p. 212, 2019, doi: 10.21456/vol9iss2pp212- 219.
[25] K. Shah, H. Patel, D. Sanghvi, and M. Shah, “A Comparative Analysis of Logistic Regression, Random Forest and KNN Models for the Text Classification,” Augment.  Hum.  Res. ,  vol. 5,  no. 1,  2020,  doi: 10.1007/s41133-020-00032-0.
[26] U. R. Gurning, Mustakim, S. T. Rizaldi, and H. Syukron, “Comparison of Naïve Bayes, C4.5 and K- Nearest Neighbor for Covid-19 Data Classification,” ISITDI , pp. 16–21, 2022.
[27] P. Wibowo, “Sekuritisasi Wacana Khilafah Di Indonesia,” J. Islam. Stud. Int. … , vol. Vol. 5, no. 1, pp. 25–49, 2020, doi: 10.5281/zenodo.4052347.
[28] S. Rohman and S. Nurhasanah, “Paham Radikalisme Berdasarkan Perspektif Agama,” J. Terror. Stud. , vol. 1, no. 1, pp. 18–32, 2019.