## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 85/M/KPT/2020 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## K-NN METHOD FOR REVIEW ANALYS PRODUCT ACCOUNTING SOFTWARE
Sucitra Sahara 1 , Rizqi Agung Permana 2
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
2 Program Studi Teknologi Komputer, STMIK Antar Bangsa
email: 1 sucitrasahara@gmail.com, 2 rizqiagung@gmail.com

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History:
Recieved   :  21 October 2020 Revised   :  07 December 2020 Accepted   :  10 December 2020
Published  :  11 December 2020
Many  companies  have  not  implemented  accounting  software  in financial management. Even though the current era of technology is increasingly updated and developing, more and more superior products  are  being  issued  by  software  development  companies, especially  in  accounting  software.  There  are  not  a  few  software products whose quality is still below standard or incomplete with features  and  facilities.  So  that  researchers  concentrate  on companies or individual businesses that still use manual methods in  processing  their  finances  by  helping  and  making  it  easier  to choose  the  software  product  they  will  choose.  Researchers  first carry out the accounting software product selection stage based on an opinion or opinion of the public who have bought and used the software they choose and they pour this opinion into online media such  as  comments  on  a  product  selling  site.  Thousands  of comments  will be processed  and  grouped  into data  sets and this time  the  researcher  processes  the  data  classification  using  the  k- Nearest Neighbor (K-NN) algorithm. By using the K-NN method, it is expected to be able to produce the expected accuracy value so that the data set processing is stronger and more valid. It turns out that after applying the data accuracy value obtained by 80.50%, it can  be  concluded  that  the  K-NN  method  is  very  suitable  for  the concept of text mining this time and for selecting the data set in the form of text.
Keywords:
K-Nearest Neighbor Review Analysis Software Product
IEEE style in citing this article: S.  Sahara  and  R.  A.  Permana, “K-NN  Method  for  Review Analys  Product  Accounting Software”, Jurnal.ilmiah.informatika,  vol. 5, no. 2, pp. 85-92, Dec. 2020.
© 2020 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Di  negara  Indonesia  jika  diambil  data secara  random  sebanyak  60%  perusahaan belum  menggunakan  accounting  software dalam  pengolelolaan  keuangan.  Era teknologi sekarang sudah semakin update dan  berkembang,  dan  sudah  semakin
banyak produk produk unggulan yang di keluarkan  oleh  perusahaan  pengembang software khususnya pada software accounting.  Tidak  sedikit  juga  produk software yang kualitasnya masih dibawah standar  atau  belum  lengkap  secara  fitur dan  fasilitasnya.  Oleh  karenanya  calon
pengguna  software  harus  mengetahui terlebih  dahulu  produk  mana  yang dibilang  layak  untuk  digunakan  dalam pengelolaan  accounting  nya.  Sehingga peneliti sedang konsen terhadap perusahaan  atau  usaha  perorangan  yang masih  menggunakan  cara  manual  dalam mengolah  keuangan  mereka  dengan  cara membantu  dan  mempermudah  dalam pemilihan  produk  software  yang  akan mereka  pilih.  Peneliti  terlebih  dahulu melakukan  tahap  penyeleksian  produk software  accounting  berdasarkan  suatu pendapat  atau  opini  masyarakat  yang telah membeli dan menggunakan software yang  mereka  pilih  dan  opini  tersebut mereka  tuangkan  ke  media online seperti komentar  pada  suatu  situs  penjualan produk online. Dari ribuan komentar akan diolah  dan  dikelompokkan  menjadi  data set  dan  peneliti  kali  ini  mengolah klasifikasi  data  dengan  menggunakan metode  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K- NN), dimana algoritma K-NN adalah salah satu algoritma yang paling sesuai. Peneliti menemukan  bahwa  algoritma  K-NN mampu  mengolah  data  set  yang  sudah dikumpulkan  dan  dikelompokan  menjadi teks  positif  dan  teks  negatif  khususnya dalam  penyeleksian  suatu  teks.  Dengan menggunakan  metode  K-NN  diharapkan mampu  menghasilkan  nilai  akurasi  yang diharapkan sehingga pengolahan  data set nya lebih kuat dan valid.
Beberapa penelitian sebelumnya sudah dilakukan  dalam  klasifikasi  sentimen terhadap  review  produk  yang  tersedia secara  online  seperti  Analisa  sentiment apikasi smartphone dengan membandingkan  methode  Support  Vector Machine  (SVM)  dan  Naïve  Bayes,  Karena SVM adalah classifier, kemudian diberikan satu  set  contoh  pelatihan,  masing-masing ditandai sebagai milik salah satu dari dua kategori, algoritma pelatihan SVM membangun  model  yang  memberikan contoh  baru  ke  dalam  satu  kategori  atau
yang lain[1]. Kategorisasi teks merupakan solusi  yang  tepat  untuk  mengelola informasi  yang  saat  ini  berkembang dengan  sangat  cepat  dan  melimpah. Kategorisasi  teks  membuat  pengelolaan informasi  tersebut  menjadi  efektif  dan efisien. Dengan menggunakan kategorisasi teks, dapat dilakukan penyusunan dokumen
menurut
kategorinya, penyaringan terhadap email spam, melakukan  penggalian  opini  (opinion mining)  dan  analisis  sentimen.  Algoritma kategorisasi  teks  saat  ini  telah  banyak berkembang,  antara  lain: Support  Vector Machines (SVM), Naive Bayessian (NB),
pohon  keputusan, K-Nearest.  Metode  K- NN  adalah  Metode  yang  paling  umum digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah ini,  berdasarkan  teknik  cross-validasi, secara  otomatis  akan  menentukan  jumlah cluster  dalam  dataset[2].  Pada  penelitian lain metode Pendekatan berbasis jarak: K- NN diperkenalkan dalam kerangka MIL.
Banyak  dari  konsumen  yang  akan membeli  produk  khususnya  Accounting, bingung dalam menentukan produk mana yang paling baik dari sekian produk yang ada, didukung betapa banyak nya produk software  yang  kurang  akurat  dalam mengehentikan  virus  pada  perangkat komputer  mereka,  dan  banyak  pula produk palsu. Kegiatan pemalsuan produk ini  semakin  marak  pada  masyarakat karena  permintaan  yang  terus  meningkat sehingga pemilik merek merasa kewalahan  akan  kegiatan  pemalsuan barang ini[3].
Pada  penelitian  kali  ini,  penggunaan metode pengklasifikasian K-Nearest Neighbors  diterapkan  untuk  klasifikasi text  pada  opini  public  mengenai  review produk  software  accounting  yang  terdapat pada situs penjualan produk dalam bentuk komentar,  dan  data  komentar  akan  di proses  dan  diklasifikasikan  berdasarkan object yang sudah ditentukan, pengolahan data  tersebut  akan  menghasilkan  2
kategori  yaitu  komentar  positif  dan negatif, hasil akhir akan dituangkan pada aplikasi review produk software accounting yang menunjukkan software tersebut baik atau  tidak.  Dikatakan  bahwa  memiliki terlalu banyak komputer dalam kehidupan kita  sehari-hari  menyebabkan  masalah keamanan,  karena  orang  tidak  dapat melindungi komputer mereka dari peretas dan  virus  internet[4].  Trend  analisis  ini menunjukkan  peningkatan  penargetan platform  pada  komputer  sebagai  sasaran malware  sehingga  aplikasi  review  pada produk  software  accounting  yang  penulis buat sangat perlu untuk diprediksi dengan akurat  sebelum  konsumen  membeli produk  tersebut,  dan  sebagai  bahan pertimbangan perusahaan dalam memilih produk software accounting.

## 2. METODE PENELITIAN
Kata  atau  Teks  yang  akan  dilakukan proses  text  mining,  pada  umumnya memiliki beberapa karakteristik diantaranya  adalah  memiliki  dimensi
tinggi,  terdapat  noise  pada  data,  dan terdapat  struktur  teks  yang  tidak  baik. Cara  yang  digunakan  dalam  mempelajari suatu  data  teks,  adalah  dengan  terlebih dahulu  menentukan  fitur-fitur  yang mewakili  setiap  kata  untuk  setiap  fitur yang ada pada dokumen[5].
Setelah  data  dasar  (komentar  review) menjadi  data  terstruktur  dan  berupa  nilai numerik  maka  data  dapat  disajikan sebagai  sumber  data  yang  dapat  diolah lebih  lanjut.  Proses  pengubahan  bentuk bentuk  menjadi  data  yang  terstruktur sesuai  kebutuhannya  untuk proses  dalam data mining, yang biasanya akan menjadi nilai-nilai  numerik,  proses  ini  sering disebut dengan text processing [6].
Pendekatan  analisis  mencakup  tiga fase:  pra-pemrosesan,  di  mana  data mentah ditransformasikan menjadi format yang  dapat  digunakan,  terutama  dengan membersihkan,  menetapkan  atribut,  dan mengintegrasikan data [6].
Berikut gambar metode usulan peneliti yang  dirancang  dalam  review  product Accounting:
Beberapa  proses  yang  dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Tokenizazion adalah Peneliti menggunakan Tokenize untuk memisahkan  kata  atau  huruf  dari tanda baca dan simbol.
b. Stopwards  Removal  adalah  kata  yang dianggap tidak perlu dalam pengolahan  data  sentimen  review, sebagai contoh if, the, of, or, etc
c. Steamming  adalah  Proses  pengubahan bentuk  kata  menjadi  kata  dasar. Metode  pengubahan  bentuk  kata menjadi  kata  dasar  ini  menyesuaikan struktur bahasa yang digunakan dalam proses stemming [7].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  training  yang  digunakan  dalam pengkasifikasian  text  terdiri  atas  100 review  positif  pada  produk  Accounting software    dan  100  review  negatif  pada produk  Accounting  software.  Data  review yang akan diolah masih berupa kumpulan text  atau  kaliamat  yang  dipisah  dalam bentuk dokumen txt. Sebelum diklasifikasikan,  data  tersebut  harus melewati  proses  tahapan  agar  data  dapat diolah dengan baik.
a. Tahap Preprocessing Tokenizazion,
Stopwards  Removal,  Steamming  data
sebelum di proses pengujian data. Gambar. 2. Tahap Preprocessing Data Beberapa  proses  yang  dilakukan  pada
Gambar  2  adalah  Tokenizazion  Peneliti menggunakan Tokenize
untuk memisahkan  kata  atau  huruf  dari  tanda baca  dan  simbol.  Stopwards  Removal  kata yang  dianggap  tidak  perlu  dalam pengolahan data sentimen review, sebagai contoh if, the, of, or, etc.c. Steamming Proses pengubahan  bentuk  kata  menjadi  kata dasar.  Metode  pengubahan  bentuk  kata
menjadi  kata  dasar  ini  menyesuaikan struktur  bahasa  yang  digunakan  dalam proses stemming.
b. Hasil  Eksperimen  Pengujian  Data menggunakan  Metode  k-NN,  Hasil Nilai  query  instance  dalam  penelitian disni ditentukan dengan cara melakukan uji coba memasukkan nilai k  (jumlah  tangga  terdekat)  yaitu  1 sampai 10.

## Tabel 2. Hasil Eksperimen k-NN
k k-NN Populiations Size Accuracy AUC 1 67.50% 0.520 5 2 66.50% 0.652 5 3 76.00% 0.402 5 4 70.30% 0.645 5 5 80.50% 0.784 5 6 70.00% 0.790 5 7 75.50% 0.700 5 8 70.00% 0.667 5 9 64.50% 0.708 5 10 61.50% 0.795 5
Hasil  eksperimen  menunjukkan  pada penerapan  metode  k-Nearest  Neighbors pada  tabel  2,  bahwa  k-Nearest  Neighbors menentukan  nilai  k=5  dan  population Size=5  menghasilkan  accuracy=80.50%,
nilai  AUC=0.784 adalah nilai yang paling tertinggi.
c. Model  Avaluation  Kurva  ROC  (AUC Optimistic)
Gambar. 3. Kurva ROC (AUC Optimistic)
Analisis  Evaluasi  Hasil  dan  Validasi

## Model
Dari  hasil  pengujian  yang  peneliti lakukan dari awal pembahasan, pengukuran akurasi menggunakan confusion matrix dan kurva ROC membuktikan  bahwa  hasil  pengujian alogoritma  k-Nearest  Neighbors  (k-NN) mengasilkan  akurasi  yang  cukup  tinggi. Nilai akurasi untuk model algoritma k-NN nilai k=5 dan population Size=5 menghasilkan accuracy=80.50%, nilai AUC=0.784  adalah  nilai  yang  paling tertinggi. Kesimpulan pengujian ini adalah penerapan algoritma k-NN dapat meningkatkan nilai akurasi yang merupakan  solusi  yang  baik  dalam permasalahan  pada  klasifikasi  sentimen analisis review produk khususnya kali ini pada produk Software accounting.

## Pembahasan
Penerapan  algoritma  k-NN  dapat menghasilkan nilai akurasi pada klasifikasi review produk Accounting software dalam mengidentifikasi antara review positif dan review  negatif,  dengan  menggunakan model klasifikasi teks pada review kali ini, pembaca dapat dengan mudah mengidentifikasi mana review yang positif
maupun  yang  negatif.  Dari  data  review yang sudah ada, dipisahkan menjadi kata- kata,  lalu  diberikan  bobot  pada  masing- masing  kata  tersebut.  Dapat  dilihat  kata mana  saja  yang  berhubungan  dengan sentimen  yang  sering  muncul  dan mempunyai  bobot  paling  tinggi.  Dengan demikian  dapat  diketahui  review  tersebut termasuk  review  positif  atau  review negatif.  Dalam  penelitian  ini,  hasil pengujian  model  akan  dibahas  melalui confusion  matrix  untuk  menunjukkan model yang terbaik. Tanpa menggunakan metode pemilihan fitur, k-Nearest Neighbors  sendiri  sudah  menghasilkan akurasi  yang  cukup  tinggi  sebesar algoritma  k-NN  nilai  k=5  dan  population Size=5  menghasilkan  accuracy=80.50%, nilai  AUC=0.784.
Peneliti  menyediakan  aplikasi  untuk menguji  model  menggunakan  dataset yang  berbeda  dan  belum  diklasifikasikan sesuai  dengan  kelasnya.  Diaplikasikan dengan menggunakan bahasa pemgrograman  PHP  berbasis  Web.  Dapat dilihat  Gambar  4  diagram  alir  proses klasifikasi  pada  aplikasi  yang  dibentuk, dan Gambar 5 dan 6 hasil aplikasi yang di buat.
Gambar 4. Diagram Alir Tahapan Proses Klasifikasi Algoritma k-NN
Gambar 5. Proses Input Teks
Gambar 6. Hasil Penilaian Produk berdasarkan Komentar
Pada Gambar 6 Hasil Penilaian Produk berdasarkan  Komentar  menggambarkan hasil  dari  komentar  yang  dimasukkan termasuk  nilai  produknya  netral  artinya tidak jelek dan tidak bagus. Ada juga hasil yang  menunjukkan  hasil  postif  yang menjunjukkan komentar tersebut baik dan hasil negatif yang menunjukkan komentar pada produk tersebut tidak bagus.
Implikasi  penelitian  ini  mencakup beberapa aspek, di antaranya: a. Implikasi terhadap aspek sistem Hasil evaluasi menunjukkan K-Nearest
Neighbors  merupakan  metode  yang cukup baik dalam mengklasifikasi teks review produk pada produk Accounting. Metode ini dapat membantu  para  calon  pengguna software (perusahaan)
dalam menentukan  aplikasi  Accounting  apa yang  layak  mereka  gunakan  pada pengolahan keuangan mereka, supaya tidak  salah  membeli  aplikasi  software accounting  yang  banyak  tersedia diberberapa  media  penjualan  online, yang dampak buruknya bisa mengakibatkan  tidak  lengkap  fitur yang  di  buat  oleh  para  pengembang software accounting, bahkan ada beberapa  produk  Accounting  yang palsu  bahkan  didetect  sebagai  virus, dan  mengurangi  waktu  para  calon pembeli  software  dalam  membaca review  dan  komentar  mengenai produk Accounting software.
b. Implikasi Aspek
Manajerial Membantu  para  pengembang  dan vendor sistem yang berkaitan dengan dunia komputer khususnya Accounting,  baik  dari  sumber  sosial media  atau  dari  situs  resmi  para pengusaha dibidang Accounting software.
c. Implikasi  terhadap  aspek  penelitian lanjutan  Penelitian  selanjutnya  bisa menggunakan metode pemilihan fitur ataupun  dataset  dari  domain  yang
berbeda,  seperti  review  hotel,  review restoran, dan banyak lainnya yang bisa dicari dalam
bidang pengembangannya.

## 4. UCAPAN TERIMA KASIH
Alhamdulillah  puji  syukur  kepada Allah  SWT,  karena  atas  kehendak  dan ridha Allah peneliti dapat menyelesaikan penelitian  ini.  Kami  sadari  penelitian  ini tidak  akan  selesai  tanpa  doa,  dukungan dan  dorongan  dari  berbagai  pihak. Adapun  dalam  kesempatan  ini  peneliti ingin  mengucapkan  banyak  terima  kasih kepada penyelenggara jurnal ini.

## 5. KESIMPULAN
Klasifikasi  text  dengan  data  berupa review  produk  Accounting  software  yang peneliti  buat,  ternyata  akurasi  data  lebih optimal dan nilai nya cukup tinggi dengan metode pengklasifikasian K-Nearest
Neighbors.  Hal  ini  dikarenakan  K-NN metode  yang  dapat  sesuai  dengan klasifikasi  data  dan  mudah  dipahami.  K- NN juga sering digunakan pada beberapa peneliti  dalam  klasifikasi  teks  dan memiliki  performa  yang  baik.  Dari pengolahan  data  yang  sudah  dilakukan. Data  review  yang  peneliti  olah  dapat diklasifikasi dengan baik ke dalam bentuk positif  dan  negatif.  Akurasi  k-Nearest Neighbors  sendiri  sudah  menghasilkan akurasi  yang  cukup  tinggi  sebesar algoritma  K-NN nilai  k=5  dan  population Size=5  menghasilkan  accuracy=80.50%, nilai    AUC=0.784.  Untuk  memudahkan penelitian,  dibuatlah  aplikasi  review produk Accounting software untuk mengklasifikasikan  review  positif  dan negatif    yang  ditampilkan  dalam  bentuk chart menggunakan bahasa pemrograman PHP.  Model  yang  terbentuk  dapat diterapkan  pada  seluruh  data  review produk  Accounting software dari berbagai sumber,  sehingga  dapat  dilihat  secara langsung  hasilnya  dalam  bentuk  positif
dan  negatif  (chart).  Hal  ini  dapat membantu  seseorang  untuk  menghemat waktu  saat  mencari  produk  Accounting yang  akan  digunakan  baik  atau  tidak. Kedepannya  peneliti akan  mencari  model fitur  selection  lain  yang  dapat  digunakan untuk  klasifikasi  data  berupa  text  supaya perbandingan hasilnya dapat lebih optimal,  mengimplementasikan  model  K- NN  pada  data  review  produk  atau  jasa lainnya,  dalam  pengembangan  pengujian selanjutnya  adalah  memperbaiki  proses data  preparation  dimana  kualitas  data yang  akan  diolah  menjadi  lebih  baik sehingga  pengolahan  pada  proses  text mining menjadi lebih optimal.

## 6. REFERENSI
[1]  Y.  Yin,  D.  Han,  and  Z.  Cai,  “Explore Data  Classification  Algorithm  Based on  SVM  and  PSO  for  Education Decision,”  J.  Converg.  Inf.  Technol., 2011, doi: 10.4156/jcit.vol6.issue10.16.
[2]  F.  Gorunescu,  Data  Mining:  Concepts and Techniques. 2011.
[3]  P. Kasih, “Perlindungan Hukum Bagi
Masyarakat Terhadap Peredaran
Barang  Palsu,”  J.  Univ.  Atma  Jaya Yogyakarta,  vol.  5,  no.  6,  pp.  12–21,
2016.
[4]  M. Berndtsson, J. Hansson, B. Olsson, and B. Lundell, Thesis Guide - A Guide for  Students  in  Computer  Science  and Information Systems. 2010.
[5]  D. P. Langgeni, Z. K. A. Baizal, and Y. F.  A.  W,  “Clustering  Artikel  Berita Berbahasa  Indonesia,”  Semin.  Nas. Inform., 2010.
[6]  M.  Abdous,  W.  He,  and  C.  J.  Yen, “Using  Data  Mining  for  Predicting Relationships Between
Online
Question  Theme  and  Final  Grade,”
Educ.  Technol.  Soc.,  vol.  15,  no.  3,  pp. 77–88, 2012.
[7]  M.  S.  Hudin,  M.  A.  Fauzi,  and  S. Adinugroho,  “Implementasi  Metode Text Mining dan K-Means Clustering untuk  Pengelompokan  Dokumen Skripsi  (Studi  Kasus:  Universitas Brawijaya),”  J.  Pengemb.  Teknlogi  Inf. dan  Ilmu  Komput.,  vol.  2,  no.  11,  pp. 5518–5524, 2018.