Vol. 4 No. 2 Tahun. 2024
Analisis Sentimen Berita terhadap Bitcoin dengan Metode Klasifikasi K- Nearest Neighbor
Hari Susanto* 1 , Arief Setyanto 2 , Alva Hendi Muhammad 3 1,2,3 Program Studi Magister Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta e-mail: * 1 harisusanto@students.amikom.ac.id , 2 arief_s@amikom.ac.id , 3 alva@amikom.ac.id
Abstract − Globalization  has  affected  various  aspects  of  life,  especially  in  the  advancement  of  information technology and cryptocurrency as an innovation in financial technology. Cryptocurrencies like Bitcoin serve as a medium of exchange, and store of value, although they are not yet recognized as legal tender. The cryptocurrency market  is  growing  rapidly,  with  more  than  10,000  crypto  assets  in  circulation  worldwide.  The  number  of  users increased significantly from 18 million in 2017 to 516 million in 2023. Bitcoin dominates with a market share of 60.14%, confirming its position as a pioneer and reflecting high interest from investors as well as the public. This research also examines Bitcoin price movements through sentiment analysis using the k-nearest neighbor (KNN) classification  method.  The  results  of  this  study  provide  in-depth  insight  into  the  dynamics  of  the  cryptocurrency market. The KNN method achieved an average accuracy of 74.40%, demonstrating the effectiveness of classifying using this method.

## Keywords − sentiment analysis, knn, cryptocurrency, bitcoin
Abstrak − Globalisasi telah mempengaruhi berbagai aspek kehidupan, terutama dalam kemajuan teknologi informasi dan  cryptocurrency  sebagai  inovasi  dalam  teknologi  finansial.  Cryptocurrency  seperti  Bitcoin  berfungsi  sebagai media  pertukaran  dan  penyimpan  nilai,  meski  belum  diakui  sebagai  alat  pembayaran  sah.  Pasar  cryptocurrency berkembang  pesat,  dengan  lebih  dari  10.000  aset  crypto  beredar  di  seluruh  dunia.  Jumlah  pengguna  meningkat signifikan dari 18 juta pada 2017 menjadi 516 juta pada 2023. Bitcoin mendominasi dengan pangsa pasar 60,14%, menegaskan posisinya sebagai pionir dan mencerminkan minat tinggi dari investor serta masyarakat. Penelitian ini juga  mengkaji  pergerakan  harga  Bitcoin  melalui  analisis  sentimen  menggunakan  metode  klasifikasi  k-nearest neighbor (KNN). Hasil penelitian ini memberikan wawasan mendalam mengenai dinamika pasar mata uang kripto. Metode KNN mencapai rata-rata akurasi 74,40%, menunjukkan efektivitas pengklasifikasian menggunakan metode ini.
Kata Kunci − analisis sentiment, knn, cryptocurrency, bitcoin

## I. PENDAHULUAN
Globalisasi saat ini berdampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan, termasuk kemajuan teknologi informasi yang  memfasilitasi  berbagai  aktivitas  manusia  [1].  Salah  satu  inovasi  dalam  teknologi  finansial  adalah cryptocurrency, atau mata uang digital, yang memperkenalkan paradigma baru dalam sistem pembayaran global [2]. Cryptocurrency berfungsi sebagai media pertukaran, unit akun, dan penyimpan nilai, meskipun tidak memiliki status tender legal. Pasar cryptocurrency telah tumbuh pesat, dengan lebih dari 10.000 aset crypto yang beredar di seluruh dunia, dan jumlah pengguna meningkat dari 18 juta pada tahun 2017 menjadi 516 juta pada tahun 2023 [3], [4].
Bitcoin, sebagai mata uang kripto paling dominan, memegang pangsa pasar sebesar 60,14% dan menjadi subjek perhatian luas di kalangan investor dan masyarakat umum [5]. Dengan kapitalisasi pasar yang melampaui $964,71 miliar, Bitcoin memainkan peran utama dalam ekosistem cryptocurrency [6]. Pemahaman yang lebih dalam tentang Bitcoin dan peran strategisnya dalam transformasi keuangan global menjadi semakin penting, termasuk kebutuhan pengembangan kerangka regulasi yang sesuai untuk melindungi pengguna dan memastikan stabilitas pasar [7].
Bitcoin mengalami fluktuasi harga yang signifikan, dipengaruhi oleh faktor ekonomi dan psikologis pasar [8]. Sentimen pasar yang tercermin dari berita dan opini di media massa, platform daring, serta jejaring sosial memiliki
276 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
pengaruh  besar  terhadap  pergerakan  harga  Bitcoin  [9].  Analisis  sentimen  terhadap  berita  Bitcoin,  menggunakan metode klasifikasi k-nearest neighbor, dapat membantu memahami perilaku pasar dan meramalkan tren harga [10].
Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  baru  dalam  analisis  pasar  cryptocurrency,  khususnya  Bitcoin,  dengan memfokuskan  pada  analisis  sentimen  berita  menggunakan  metode  klasifikasi  k-nearest  neighbor  (KNN)  untuk memprediksi pergerakan harga Bitcoin. Pendekatan ini mengintegrasikan data sentimen dari berita dan media sosial, yang belum banyak diterapkan dalam penelitian sebelumnya. Selain mengidentifikasi faktor ekonomi, penelitian ini juga memeriksa dampak psikologis pasar dari sentimen berita, memperluas pemahaman tentang pengaruh berita dan opini  publik  terhadap  fluktuasi  harga  Bitcoin  secara  real-time.  Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  strategi perdagangan yang lebih adaptif terhadap perubahan sentimen pasar, memberikan wawasan aplikatif bagi trader dan investor.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki  berita  terhadap  pergerakan  harga  Bitcoin  melalui  analisis sentimen dengan metode klasifikasi k-nearest neighbor. Hasil penelitian ini memberikan wawasan mendalam tentang dinamika pasar mata uang kripto dan membantu dalam pengembangan strategi perdagangan yang adaptif terhadap perubahan sentimen pasar. Penelitian ini juga bertujuan untuk memberikan landasan bagi pengambilan keputusan yang lebih informatif bagi para pemangku kepentingan dalam ekosistem Bitcoin.

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dan pengaruh berita terhadap nilai Bitcoin menggunakan metode klasifikasi K-nearest neighbor (KNN). Deteksi analisis sentimen pada berita memiliki signifikansi penting dalam pengembangan teknologi yang memberikan informasi kepada masyarakat umum serta pemangku kepentingan ekonomi.  Penelitian  ini  difokuskan  pada  teknik  K-nearest  neighbor,  mengingat  berbagai  teknik  analisis  sentimen telah dikembangkan dalam beberapa tahun terakhir. Salah satu studi sebelumnya menggunakan metode regresi linier untuk memprediksi nilai tukar Rupiah terhadap Dolar AS, yang terbukti efektif dengan tingkat akurasi mencapai 95% dari hasil uji coba pada 100 data uji [11]. Berbeda dengan metode regresi linier, metode K-nearest neighbor sangat membantu dalam analisis sentimen terhadap cryptocurrency, seperti yang ditunjukkan oleh [12], yang menemukan bahwa  penggunaan  KNN  efektif  dalam  klasifikasi  sentimen  terkait  berita  cryptocurrency.  Investasi  dalam cryptocurrency,  khususnya  Bitcoin,  semakin  populer  karena  potensi  keuntungan  finansial  yang  signifikan  [9]. Penilaian kinerja investasi sering kali menggunakan variabel seperti return, risiko dan Jensen's alpha. Penelitian oleh [13] menunjukkan bahwa Bitcoin memiliki kinerja tertinggi dalam hal return, risiko, Sharpe ratio, dan Treynor ratio dibandingkan dengan indeks saham LQ45 dan emas, meskipun indeks saham LQ45 memiliki kinerja terbaik dalam pengukuran Jensen's alpha. Sentimen merupakan hasil dari interaksi antara individu yang mengungkapkan opini atau pesan dengan penerima pesan [14]. Faktor-faktor yang mempengaruhi sentimen, seperti dalam konteks pelecehan cyber dan penguntitan cyber di kalangan mahasiswa, diselidiki secara mendalam. Sentimen negatif semakin meluas, terutama  terhadap  tokoh terkenal dengan  banyak  pengikut  di  media  sosial [15],  serta  para  selebgram  yang  sering menjadi sasaran komentar negatif [16]. Pentingnya pesan yang kuat dalam mendukung sistem deteksi sentimen yang efektif diperhatikan, dengan penggunaan kata-kata yang dapat memperkuat sentimen [17]. Sentimen juga bervariasi dalam  tingkat  intensitasnya  [18],  dan  kemiripan  kata  atau  teks  yang  ada  dalam  bukti  turut  mempengaruhi  bobot sentimen positif dan negatif [19].

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sentimen berita terhadap pergerakan harga Bitcoin. Proses penelitian meliputi  tahapan pengumpulan data, pra-pemrosesan data, pemberian bobot  kata, proses klasifikasi,  dan akhirnya evaluasi. Langkah-langkah detail penelitian tersaji pada Gambar 1.

## A. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, dataset menggunakan data primer yang bersumber dari :
1) https://www.investing.com
2) https://www.idx.co.id
3) https://en.wikipedia.org/wiki/2023#References
Dataset ini terdiri dari 5 atribut dan 1 atribut class yang relevan dengan penelitian kami, dan informasinya ditampilkan pada tabel I.
T ABEL 1
ATRIBUT DATA BERITA TERHADAP PREDIKSI HARGA BITCOIN 1 Berita 2  Tanggal 3 Negara 4  Sumber 5 Label

## B. Preprocessing & Labeling
Tahap  preprocessing  dan  labeling  dalam  penelitian  bertujuan  menghilangkan  noise  pada  data  dan memberikan label positif atau negatif, sehingga dapat mempengaruhi hasil klasifikasi  yang lebih akurat. Tahap  ini  sangat  penting  agar  proses  klasifikasi  data  dapat  dilakukan  dengan  baik  dan  efisien.  Menurut [20], tahapan preprocessing terdiri dari beberapa langkah, yaitu:
1) Case  Folding:  Ini  adalah  langkah  untuk  melakukan  perubahan  semua  kalimat  menjadi  huruf  kecil, sehingga tidak ada perbedaan dalam penulisan kata yang bisa mempengaruhi proses klasifikasi [21].
2) Tokenizing:  Langkah  ini  mengubah  bentuk  kalimat  menjadi  beberapa  kata  dalam  kalimat  dan menghilangkan tanda baca dalam kalimat. Hal ini dilakukan untuk mempersiapkan data menjadi unit- unit yang lebih kecil dan relevan dalam proses klasifikasi [22].
3) Stopword Removal: Proses ini melibatkan penghilangan kata-kata esensial dalam sebuah kalimat yang biasanya tidak memiliki makna khusus dan sering muncul dalam bahasa. Kata-kata ini terdaftar dalam kamus stopword list dan dianggap tidak relevan untuk proses klasifikasi [23].
4) Stemming: Proses stemming menghilangkan afiks atau akhiran dari kata sehingga hanya menyisakan kata dasar. Hal ini membantu dalam mengurangi dimensi data dan mempercepat proses klasifikasi [24].
5) Transformers  adalah  arsitektur  pembelajaran  mesin  yang  menggunakan  mekanisme  perhatian  untuk memahami konteks dan hubungan antar kata dalam teks. Model ini sangat efektif untuk berbagai tugas NLP,  seperti  terjemahan  bahasa,  klasifikasi  teks,  dan  analisis  sentimen.  Dengan  memanfaatkan mekanisme perhatian yang memungkinkan model mempertimbangkan seluruh konteks kalimat secara simultan,  transformers  mampu  menghasilkan  performa  yang  tinggi  dalam  berbagai  aplikasi  NLP. Meskipun  memiliki  keunggulan  seperti  efisiensi  dan  akurasi  yang  tinggi  (kategori  positif),  model  ini juga  memiliki  kekurangan  seperti  kebutuhan  sumber  daya  yang  besar  dan  kompleksitas  dalam implementasi  (kategori  negatif),  yang  memerlukan  banyak  sumber  daya  untuk  pelatihan  dan implementasi.
Preprocessing  memiliki  beberapa  langkah  dalam  analisis  teks.  Namun,  ada  juga  langkah  lain  yang dikenal  sebagai  lemmatization.  Namun,  dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode  stemming  sebagai alternatif. Hal ini dikarenakan dataset yang digunakan berbentuk bahasa Inggris, dan untuk melakukan stemming, digunakan library bernama Natural Language Processing (NLP). Adapun lemmatization sulit diimplementasikan karena kesulitan dalam menemukan library yang sesuai dengan bahasa Inggris. Oleh karena itu, keputusan untuk menggunakan stemming sebagai metode preprocessing dalam penelitian ini dianggap sebagai pilihan yang tepat.

## C. Pembobotan Kata
Output  dari  tahap  preprocessing  menghasilkan  kumpulan  term  atau  kata.  Langkah  berikutnya  adalah melakukan  proses  term  weighting,  di  mana  setiap  term  atau  kata  diberikan  bobot  atau  nilai  untuk menunjukkan pentingnya term tersebut dalam dokumen [25]. Perhitungan Idf menggunakan rumus (1).

## D. K-Nearest Neighbors (KNN)
Algoritma K-NN digunakan untuk melakukan pengukuran antar tetangga adalah dengan menggunakan metode  Euclidean  Distance.  Euclidean  Distance  digunakan  untuk  mengevaluasi  seberapa  dekat  atau jauhnya dua objek [26] , dengan rumus sebagai berikut :
√∑ 𝑚 𝑖=1 (𝑋𝑖𝑘 − 𝑋𝑗𝑘) 2 (2)
Di mana,
1) 𝑋𝑖𝑘 adalah nilai 𝑋 pada data latihan,
2) 𝑋𝑗𝑘 adalah nilai Y pada data tes,
3) m adalah jumlah atribut.
Nilai yang dihasilkan dari rumus tersebut menunjukkan tingkat kesamaan antara kedua objek. Dalam konteks ini, objek merujuk pada data latihan dan data tes. Pemilihan nilai 𝑘 yang optimal bergantung pada ukuran dataset. Sebuah nilai 𝑘 yang besar tidak selalu menjadi yang terbaik, demikian juga sebaliknya.

## E. Evaluasi
Evaluasi merupakan tahap penting dalam penelitian ini untuk menilai efektivitas dan akurasi kinerja dari model yang telah dibuat. Evaluasi dilakukan berdasarkan tiga metrik penting, yaitu Accuracy, Precision, dan Recall. Nilai-nilai ini dapat dinyatakan dalam bentuk persentase (1-100%) atau dalam rentang bilangan 0 hingga 1.
Rumus (3) adalah persamaan untuk menghitung nilai akurasi, sementara rumus (4) adalah persamaan untuk  menghitung  nilai  presisi,  dan  persamaan  untuk  nilai  recall  tersedia  pada  rumus  (5)  dari pengelompokan sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 𝑥 100% (3) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥 100% (4)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100%
(5)
Penjelasan: True Positive (TP) adalah ketika prediksi kategori dan kategori sistem cocok dengan tepat, True Negative (TN) adalah ketika prediksi kategori dan kategori sistem tidak cocok dengan tepat, False Positive (FP)  adalah  ketika  prediksi  kategori  dan  kategori  sistem  terlihat  cocok  tapi  sebenarnya  tidak,  dan  False Negative (FN) adalah ketika prediksi kategori dan kategori sistem tidak cocok dan benar-benar tidak cocok.

## F. Simulasi Kasus
Pada  Gambar  2,  disajikan  sebuah  simulasi  kasus  yang  menggunakan  berita  untuk  memprediksi pergerakan  harga  Bitcoin  dengan  menggunakan  metode  KNN  dalam  melakukan  klasifikasi  sentiment berita. Dalam simulasi ini, diasumsikan bahwa berita telah diperoleh dan kemudian dianalisis, setelah itu sentimen  tersebut  diselidiki  melalui  investigasi  siber  untuk  memberikan  informasi  kepada  masyarakat umum dan pelaku ekonomi khususnya.

## Gambar. 2 Simulasi Kasus
Pada simulasi  kasus  di  Gambar 2, dilakukan analisis sentimen berita. Proses  investigasi  cyber  akan dimulai setelah berita diperoleh dan dianalisis. Tahap awal adalah mengidentifikasi berita yang dianggap berpengaruh  terhadap  pergerakan  harga  Bitcoin.  Selanjutnya,  akan  dikumpulkan  berita  dari  berbagai
sumber  berita  global,  dengan  mencatat  informasi  penting  seperti  berita,  tanggal  penerbitan,  negara,  dan sumber  berita.  Semua  berita  yang  diperoleh  akan  disimpan  dengan  teliti,  kemudian  dilakukan  proses analisis yang mendalam. Laporan analisis ini akan menjadi bukti yang kuat yang dapat digunakan sebagai informasi  bagi  masyarakat  umum  dan  pelaku  ekonomi.  Hasil  dari  analisis  ini  juga  dapat  memberikan wawasan kepada para pelaku Bitcoin dan berkontribusi dalam mencegah kerugian di masa depan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Set
Dalam penelitian ini, dataset yang digunakan berasal dari berita  yang dianggap berpengaruh terhadap pergerakan  harga  Bitcoin.  Data  ini  dikumpulkan  dari  oktober  2022  hingga  april  2024  dan  telah  dilabeli dengan  menggunakan  python  dengan  library  yaitu  huggingface  Dataset  tersebut  terdiri  dari  350  record dengan 3511 kata, dan setiap record sudah dilabeli atau kategori. Terdapat 5 atribut dalam dataset, namun hanya  atribut  berita,  tanggal  dan  negara  yang  relevan  untuk  kepentingan  penelitian  ini.  Tabel  2  berisi metadata dari dataset yang digunakan dalam penelitian ini.
T ABEL 2 METADATA BERITA Id Berita Negara 1 Human error to blame for deadly train crash, says Greek PM Yunani 2 Demonstrators, police clash as Greece train crash protests resume Yunani 3 Greek election: Centre-right Mitsotakis hails big win but wants majority Yunani 4 Senior judge to lead Greek caretaker government until fresh June election Yunani 5 Death toll in Greece refugee boat tragedy climbs to 59 Yunani 6 Greek elections: Mitsotakis hails conservative win as mandate for reform Yunani up to … … 350 U.S. surgeons perform world's first whole eye transplant Amerika Serikat

## B. Preprocessing & Labeling
Pada penelitian ini, dilakukan perhitungan terhadap 350 record  yang mengandung 3511 kata. berita yang  terkumpul  kemudian  menjalani  tahap  preprocessing  dan  labeling  untuk  mempercepat  dan mempermudah  klasifikasi  data.  Terdapat  beberapa  tahapan  labeling  dan  preprocessing  yang  dilakukan, yaitu:
1) Casefolding
Hasil perubahan pada tahap casefolding telah direpresentasikan dalam Tabel 3. Pada Tabel tersebut, Kolom pertama berisi id, kolom kedua berisi berita, dan kolom ketiga berisi negara. Perbedaan antara Tabel 2 dan Tabel 3 adalah pada perubahan huruf kapital di awal kata yang berubah menjadi huruf kecil. Sebagai contoh,  kata  "Human"  berubah  menjadi  "human".  Hasil  dari  proses  case  folding  ini  digunakan  untuk mengubah berita menjadi bentuk kata yang kecil sehingga memudahkan dalam penyusunan teks.
T ABEL 3 CASEFOLDING Id Berita Negara 1 human error to blame for deadly train crash says greek pm Yunani 2 demonstrators police clash as greece train crash protests resume Yunani 3 greek election centreright mitsotakis hails big win but wants majority Yunani
4 senior judge to lead greek caretaker government until fresh june election Yunani 5 death toll in greece refugee boat tragedy climbs to Yunani 6 greek elections mitsotakis hails conservative win as mandate for reform Yunani up to … … 350 us surgeons perform worlds first whole eye transplant Amerika Serikat
2) Tokenizing
Hasil pada tahap tokenizing telah direpresentasikan dalam Tabel 4. Pada Tabel tersebut, terdapat kolom yang  memuat  berita,  perbedaan  yang  terdapat  antara  Tabel  3  dan  Tabel  4  adalah  pada  perubahan  tanda koma  (",")  yang  digunakan  sebagai  pemisah  kata  dalam  setiap  kalimat.  Proses  ini  akan  mempermudah dalam penghilangan kata-kata yang tidak esensial yang terdapat dalam beirta tersebut.
T ABEL 4 TOKENIZING Id Berita Negara 1 'human', 'error', 'to', 'blame', 'for', 'deadly', 'train', 'crash', 'says', 'greek', 'pm' Yunani 2 'demonstrators', 'police', 'clash', 'as', 'greece', 'train', 'crash', 'protests', 'resume' Yunani 3 'greek', 'election', 'centreright', 'mitsotakis', 'hails', 'big', 'win', 'but', 'wants', 'majority' Yunani 4 'senior', 'judge', 'to', 'lead', 'greek', 'caretaker', 'government', 'until', 'fresh', 'june', 'election' Yunani 5 'death', 'toll', 'in', 'greece', 'refugee', 'boat', 'tragedy', 'climbs', 'to' Yunani 6 'greek', 'elections', 'mitsotakis', 'hails', 'conservative', 'win', 'as', 'mandate', 'for', 'reform' Yunani up to … … 350 'us', 'surgeons', 'perform', 'worlds', 'first', 'whole', 'eye', 'transplant' Amerika Serikat
3) Stopword
Hasil  perubahan  yang  dilakukan  pada  tahap  stopword  telah  direpresentasikan  dalam  Tabel  5. Perbedaan antara Tabel 4 dan Tabel 5 adalah pada adanya kata-kata seperti “to”, ”for”, ”but”, ”until”, ” in”, ” as”, “for”,”and”, ”out” , dan seterusnya. Kata-kata tersebut telah dihapus dari kalimat berita.. Dengan demikian,  hanya  kata-kata  yang  dianggap  penting  dan  relevan  yang  akan  digunakan  dalam  tahap selanjutnya.

## T
ABEL 5 STOPWORD Id Berita Negara 1 human error blame deadly train crash says greek pm Yunani 2 demonstrators police clash greece train crash protests resume Yunani 3 greek election centreright mitsotakis hails big win wants majority Yunani 4 senior judge lead greek caretaker government fresh june election Yunani 5 death toll greece refugee boat tragedy climbs Yunani 6 greek elections mitsotakis hails conservative win mandate reform Yunani up to … … 350 us surgeons perform worlds first whole eye transplant Amerika Serikat

## Susanto, Analisis Sentimen Berita terhadap …| 281

## 4) Stemming
Tahap akhir dalam preprocessing adalah stemming, yang menggunakan library NLTK Porter Stemmer, seperti yang terlihat pada Tabel 6. Perbedaan antara Tabel 5 dan Tabel 6 adalah pada kata-kata seperti kata ”deadly” menjadi ”deadli”, ”says” menjadi ”say”, ”demonstrators” menjadi ”demonstr”, ”police” menjadi ”polic”,  ”greece”  menjadi  ”greec”,  ”protests”  menjadi  ”protest”,  ”resume”  menjadi  ”resum”,  dan seterusnya.  Kata-kata  tersebut  telah  diubah  dalam  kalimat  berita.  Proses  stemming  bertujuan  untuk menghilangkan imbuhan dan membuang akhiran kata sehingga diperoleh bentuk kata dasar yang sesuai. Dengan  demikian,  hasil  stemming  membuat  semua  kata  yang  memiliki  akar  kata  yang  sama  menjadi seragam  dan  memudahkan  dalam  proses  klasifikasi  dan  analisis  data  karena  menggunakan  bentuk  kata dasar yang konsisten.
T ABEL 6 STEMMING Id Berita Negara 1 human error blame deadli train crash say greek pm Yunani 2 demonstr polic clash greec train crash protest resum Yunani 3 greek elect centreright mitsotaki hail big win but want major Yunani 4 senior judg lead greek caretak govern fresh june elect Yunani 5 death toll greec refuge boat tragedi climb Yunani 6 greek elect mitsotaki hail conserv win mandat reform Yunani up to … … 350 us surgeon perform world first whole eye transplant Amerika Serikat 5) Transformers
Hasil  dari  transformers  sendiri  yaitu  berupa  kategori  positif  ataupun  kategori  negatif.  Proses  ini menggunakan  library https://huggingface.co/distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english . berikut merupakan metadata hasil dari pelabelan pada tabel 7.
T ABEL 7 TRANFORMERS No Berita Label 1 human error blame deadli train crash say greek pm Negative 2 demonstr polic clash greec train crash protest resum Negative 3 greek elect centreright mitsotaki hail big win but want major Positive 4 senior judg lead greek caretak govern fresh june elect Positive 5 death toll greec refuge boat tragedi climb Negative 6 greek elect mitsotaki hail conserv win mandat reform Positive up to … … 35 0 us surgeon perform world first whole eye transplant Positive
Tahap preprocessing dan labeling  telah berhasil menghilangkan noise dan mengubah kata-kata dalam dokumen menjadi bentuk yang lebih standar dan konsisten dan memberikan label positif dan negatif pada berita.  Sebagai  hasilnya,  dokumen  yang  semula  berisi  lebih  banyak  kata  dapat  dikompres  yang  lebih terstruktur dan siap untuk dilakukan analisis lebih lanjut menggunakan metode klasifikasi yang diusulkan.
Dengan data yang telah melewati tahap preprocessing dan labeling, proses klasifikasi dan evaluasi dapat dilakukan untuk mengidentifikasi adanya sentimen berita terhadap pergerakan harga Bitcoin dengan lebih efisien dan akurat.

## C. Pembobotan Kata
Setelah  melalui  tahapan  preprocessing  untuk  350  data,  term  diubah  menjadi  data  vektor  melalui perkalian Tf*Idf, menghasilkan total 3511 term atau kata. Proses ini bertujuan untuk memberikan bobot atau nilai  yang menggambarkan pentingnya setiap term atau kata terhadap dokumen dalam dataset  yang digunakan. Dengan demikian, akan mempermudah dalam proses klasifikasi dan identifikasi sentimen berita terhadap pergerakan harga Bitcoin.
T ABEL 8
HASIL TERM FREQUENCY DAN INVERSE DOCUMENT FREQUENCY Id activi s admit after dead s / d zealand 1 0 0 0 0 . 0 2 0 0 0 0 . 0 3 0 0 0.271 0 . 0 4 0.330 0 0 0.286 . 0 5 0 0 0 0.193 . 0 6 0 0 0 0 . 0 7 0 0 0 0 . 0 8 0 0 0 0 . 0 9 0 0 0 0 . 0 10 0 0 0 0 . 0.398 s/d … … … … . 0 368 0 0 0 0 . 0

## D. K-Nearest Neighbors (KNN)
Setelah tahapan preprocessing dan labeling selesai serta perkalian Tf*Idf dilakukan untuk mengubah term  menjadi  vektor  data,  langkah  selanjutnya  yaitu  pengujian  dengan  algoritma  KNN  pada  analisis sentimen Berita dalam penelitian ini. Penelitian ini dilakukan sepuluh kali pengujian dengan nilai K yang berbeda,  yaitu  1-10.  Tujuannya  untuk  mendalami  model  klasifikasi  mengklasifikasikan  sentimen  berita sebagai berpengaruh atau tidak terhadap pergerakan harga Bitcoin berdasarkan nilai K yang berbeda.
Hasil pengujian menggunakan K-Nearest Neighbors untuk klasifikasi sentimen Berita dengan nilai K pada pengujian pertama yaitu 1 menunjukkan akurasi sebesar 72.00%. Tingkat ketepatan presisi untuk opini positif  adalah  74,73%,  sementara  untuk  opini  negatif  adalah  61,64%.  Selain  itu,  tingkat  recallnya  yaitu 88,09% untuk opini positif dan 39,13% untuk opini negatif. Evaluasi ini penting untuk mengidentifikasi potensi  perbaikan  model  dan  meningkatkan  efektivitas  klasifikasi  sentimen  Berita  terhadap  pergerakan harga Bitcoin.
Gambar. 3 Pengujian model k-nearest neighbors, dengan pengujian pertama
true POSITIVE true
NEGATIV E class precision pred. POSITIVE 207 70 74.73% pred. NEGATIV E 28 45 61.64% class recall 88.09% 39.13%

## Susanto, Analisis Sentimen Berita terhadap …| 283

## E. Evaluasi
Hasil  pengujian  menunjukkan  variasi  akurasi  pada  tiap  model  klasifikasi  tergantung  pada  nilai threshold  yang  digunakan,  dari  rentang  0.1  hingga  1.0.  Tabel  11  membandingkan  hasil  dari  10  kali pengujian dengan nilai akurasi pada metode K-Nearest Neighbor untuk setiap nilai threshold. Dari tabel tersebut, dapat diamati bahwa akurasi dari kedua metode bervariasi, dan penggunaan nilai threshold yang berbeda  dapat  mempengaruhi  kinerja  model  klasifikasi.  Evaluasi  ini  memberikan  wawasan  tentang performa dan efektivitas kedua metode dalam mengklasifikasikan sentimen berita sebagai berpengaruh atau tidak terhadap pergerakan harga Bitcoin tersaji pada gambar 4.

## Gambar 4. Perbandingan nilai akurasi model klasifikasi
Evaluasi pengukuran untuk memastikan bahwa model klasifikasi yang telah dibuat berkinerja dengan cukup baik dikarenakan nilai rata-rata akurasi, precision dan recall untuk metode klasifikasi tersebut. Hasil evaluasi  pengukuran  untuk  metode  K-Nearest  Neighbor  menunjukkan  bahwa  rata-rata  akurasi  sebesar 74,40%,  sedangkan  precision  untuk  kelas  opini  positif  adalah  76,44%,  untuk  kelas  opini  negatif  adalah 67,01%, sedangkan recallnya kelas positif sebesar 89,45% dan kelas negatif adalah 43,65%.
K-Nearest Neighbor cikup bagus dalam menganalisis sentiment berita sebagai berpengaruh atau tidak terhadap  pergerakan  harga  Bitcoin.  Metode  K-Nearest  Neighbor  mencapai  rata-rata  akurasi  sebesar 74,40%, hasil ini menunjukkan bahwa pengklasifikasian menggunakan metode ini efektif. Selain itu, nilai rata-rata  precision  score  untuk  kelas  opini  positif  menunjukkan  tingkat  klasifikasi  yang  lumayan  tinggi dengan nilai 76,44%, sedangkan precision score untuk kelas opini negatif mencapai nilai 67,01%. Hal ini menandakan  bahwa  metode  K-Nearest  Neighbor  cukup  baik  dianjurkan  dalam  analisis  sentimen  berita terhadap  pergerakan  harga  Bitcoin.  Selain  memiliki  tingkat  klasifikasi  yang  tinggi  untuk  kedua  kelas, metode ini juga memiliki sifat sederhana namun memiliki performa yang kuat secara keseluruhan.
0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 Rata-rata Threshold

## PERBANDINGAN NILAI AKURASI MODEL
KLASIFIKASI Akurasi Presisi + Presisi - Recall +
Recall - Klasifikasi

## Gambar. 6 Grafik bitcoin tahun 2022 hingga 2024.
Hasil klasifikasi yang diperoleh ditunjukkan pada Gambar 5. Terdapat lima kolom yaitu kolom pertama menampilkan  ID,  kedua  menampilkan  label,  ketiga  menampilkan  prediksi  klasifikasi,  keempat menampilkan teks atau berita tentang Bitcoin, dan kelima menampilkan tanggal. Sebagai contoh, data pada gambar  menunjukkan  adanya  berita  yang  masuk  dalam  kategori  negatif.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa berita  dengan ID 100 terindikasi mengandung sentimen negatif pada tanggal juli 2024, pada bulan tersebut itu dapat dilihat pada gambar 6 itu menunjukkan bahwa harga bitcoin juga mengalami penurunan. Informasi  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk  melihat  nilai  pasar  dari  harga  Bitcoin  pada  tanggal, bulan, dan tahun tersebut serta memantau pergerakan harga Bitcoin pada gambar 6. Pada gambar 6 Grafik pergerakan Bitcoin menunjukkan fluktuasi yang signifikan dari waktu ke waktu. Perubahan harga secara berkala tercermin dalam pola naik-turun yang terlihat jelas dalam grafik tersebut. Analisis sentimen berita mengungkapkan  bahwa  pergerakan  harga  Bitcoin  dipengaruhi  oleh  sentimen  positif  dan  negatif  yang berkembang  dalam  komunitas  crypto.  Terdapat  korelasi  yang  kuat  antara  perubahan  sentimen  dan pergerakan  harga,  dengan  penurunan  dan  kenaikan  harga  yang  seringkali  terjadi  setelah  munculnya sentimen  positif  dan  negatif  pada  bulan  tertentu.  Ketika  sentimen  positif  mendominasi,  harga  Bitcoin cenderung  mengalami  kenaikan  yang  signifikan,  menciptakan  peluang  bagi  para  investor  untuk mendapatkan  keuntungan.  Namun,  di  sisi  lain,  ketika  sentimen  negatif  merajalela,  harga  Bitcoin  dapat mengalami  penurunan  tajam,  menimbulkan  kekhawatiran  di  antara  para  pemegang  aset  kripto.  Dengan memahami pola pergerakan harga Bitcoin dan memonitor sentimen berita secara cermat, para investor dapat mengambil keputusan yang lebih terinformasi dan mengantisipasi perubahan pasar yang potensial. Hal ini menegaskan  pentingnya  analisis  sentimen  dalam  strategi  perdagangan  dan  investasi  di  pasar kripto yang dinamis.

## V. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, telah dilakukan perbandingan pengujian menggunakan 10-fold cross-validation pada metode klasifikasi untuk analisis beritas terhadap pergerakan harga Bitcoin. Tahap pra-pemrosesan dan  pelabelan  data  dilakukan  secara  seragam  pada  seluruh  data.  Setelah  tahap  pra-pemrosesan  dan pelabelan,  data  diproses  dengan  KNN  untuk  membandingkan  performa  10-fold  cross-validation  dan menemukan rata-rata akurasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa Metode KNN mencapai rata-rata akurasi 74,40%, hasil ini menunjukkan bahwa pengklasifikasian menggunakan metode ini efektif. Selain itu, nilai rata-rata  precision  score  untuk  kelas  opini  positif  menunjukkan  tingkat  klasifikasi  yang  lumayan  tinggi dengan nilai 76,44%, sedangkan precision score untuk kelas opini negatif mencapai nilai 67,01%. Hal ini menandakan  bahwa  metode  K-Nearest  Neighbor  cukup  baik  dianjurkan  dalam  analisis  sentimen  berita terhadap pergerakan harga Bitcoin konteks penelitian ini.
Selain itu, dalam mengidentifikasi beritas terhadap pergerakan harga Bitcoin, sebagai contoh, beritas dengan ID 100 terindikasi mengandung sentimen negatif pada tanggal juli 2024, pada bulan tersebut itu menunjukkan bahwa harga bitcoin juga mengalami penurunan.. Informasi ini dapat memberikan wawasan yang berguna dalam analisis tren dan dinamika pasar Bitcoin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Wijayanto, I. Riadi, Y. Prayudi, and T. Sudinugraha, “Network Forensics Against Address Resolution Protocol  Spoofing  Attacks  Using  Trigger  ,  Acquire  ,  Analysis  ,  Report  ,  Action  Method,” Regist.  J.  Ilm.
Teknol. Sist. Inf. , vol. 8,
no.
2, pp. 156–169, 2022, [Online]. Available:
http://www.journal.unipdu.ac.id/index.php/register/article/view/2953/1497
[2] S. Alam, M. Jamil, and A. Syamsir, “Digital Currency in Indonesia (Prospects and Challenges in Inclusive Financial Reviews),” J. Ad’ministrare , vol. 9, no. 2, p. 515, 2022, doi: 10.26858/ja.v9i2.39498.
[3] R. Iyer, “New Evidence on Spillovers Between Crypto Assets and Financial Markets,” IMF Work. Pap. , vol. 2023, no. 213, p. 1, 2023, doi: 10.5089/9798400256622.001.
[4] R. Shewale, “blockchain statistics,” demandsage , 2024.
[5] O. Sattarov, H. S. Jeon, R. Oh, and J. D. Lee, “Forecasting bitcoin price fluctuation by twitter sentiment analysis,” 2020  Int.  Conf.  Inf.  Sci.  Commun.  Technol.  ICISCT  2020 ,  vol.  02,  no.  1,  pp.  1–12,  2020,  doi: 10.1109/ICISCT50599.2020.9351527.
[6] X.  Xu,  B.  Zhang,  W.  Lv,  and  Weiwei,  “Dynamic  Crypto  Currency  Transaction  Index  Modelling  Using Blockchain and Community Detection Method,” in 2021 3rd International Conference on Intelligent Control, Measurement  and  Signal  Processing  and  Intelligent  Oil  Field  (ICMSP) ,  2021,  pp.  234–238.  doi: 10.1109/ICMSP53480.2021.9513352.
[7] L. Liestyowati, E. Sudarmanto, H. Ramadhani, S. Rijal, and T. W. Nurdiani, “Tren Investasi Aset Digital: Studi tentang Perilaku Investor Muda terhadap Cryptocurrency di Tengah Perubahan Pasar Keuangan di Kota Bandung,” J.  Akunt.  Dan  Keuang.  West  Sci. ,  vol.  2,  no.  03,  pp.  142–149,  2023,  doi: 10.58812/jakws.v2i03.639.
[8] F. Kjaerland, M. Meland, A. Oust, and V. Øyen, “How can Bitcoin Price Fluctuations be Explained?,” Int. J. Econ. Financ. Issues , vol. 8, no. 3, pp. 323–332, 2018.
[9] R.  Azhar,  A.  Surahman,  and  C.  Juliane,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Cryptocurrency  Berbasis  Python TextBlob Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 6, no. 1, pp. 267– 281, 2022.
[10] E. T. Yolanda, L. Junaedi, and A. Bimo Gumelar, “Analisis Sentimen Pergerakan Harga Mata Uang Kripto (Cryptocurrency) Menggunakan TextBlob-NLTK (Natural Language Toolkit),” Jlk , vol. 5, no. 2, pp. 44–50, 2022.
[11] V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C. Lauw, “Penerapan Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan Metode Linear Regression,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 8–17, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[12] A.  O.  Indarso,  H.  N.  Irmanda,  and  R.  Astriratma,  “Sentiment  Analysis  of  Cryptocurrency  Exchange Application on Twitter Using Naïve Bayes Classifier Method,” Telemat. J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 20, no. 1, p. 15, 2023, doi: 10.31315/telematika.v20i1.9044.
[13] G. I. Mumtazah and Y. T. Permadhy, “ANALISIS KINERJA REKSA DANA SAHAM DENGAN METODE SHARPE, TREYNOR, DAN JENSEN SELAMA MASA PANDEMI,” J. Ris. Manaj. Sains Indones. , vol. 13, no. 1, pp. 53–75, 2022, doi: http://doi.org/10.21009/JRMSI.
[14] W.  M.  Al-rahmi,  N.  Yahaya,  M.  M.  Alamri,  and  N.  Ali,  “A  Model  of  Factors  Affecting  Cyber  Bullying Behaviors  among  University  Students,” IEEE  Access ,  vol.  PP,  no.  November,  p.  1,  2018,  doi: 10.1109/ACCESS.2018.2881292.
[15] Yoannes Romando, R. Sulistyowati, and I. S. Wibisono, “Identifikasi Komentar Negatif Berbahasa Indonesia Pada Instagram Dengan K-Means,” Multimatrix , vol. II, no. 1, pp. 6–8, 2019.
[16] M. Andriansyah et al. , “Cyberbullying comment classification on Indonesian Selebgram using support vector machine method,” Proc. 2nd Int. Conf. Informatics Comput. ICIC 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 1–5, 2018, doi: 10.1109/IAC.2017.8280617.
[17] F. Guo, X. Zhao, B. Zou, and Y. Liang, “Automatic retinal image registration using blood vessel segmentation and SIFT feature,” Int. J. Pattern … , 2017, doi: 10.1142/S0218001417570063.
[18] I. Riadi, Sunardi, and P. Widiandana, “Cyberbullying Detection on Instant Messaging Services Using Rocchio and Digital Forensics Research Workshop Framework,” J. Eng. Sci. Technol. , vol. 17, no. 2, pp. 1408–1421, 2022.
[19] P.  Widiandana  and  I.  Riadi,  “ANALISIS  INVESTIGASI  FORENSIK  CYBERBULLYING  PADA WHATSAPP  MESSENGER  MENGGUNAKAN  METODE  NATIONAL  INSTITUTE  of  STANDARDS and TECHNOLOGY ( NIST ),” pp. 488–493, 2019.
[20] RSA, “2016: Current State of Cybercrime,” p. 7, 2016.
286 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
[21] H. S. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Introduction to Modern Information Retrieval . 2009.
[22] I.  Ruthven  and  M.  Lalmas,  “A  survey  on  the  use  of  relevance  feedback  for  information  access  systems,” Knowl. Eng. Rev. , vol. 18, no. 2, pp. 95–145, 2003, doi: 10.1017/S0269888903000638.
[23] S. K. Sahu, S. Sarangi, and S. K. Jena, “A detail analysis on intrusion detection datasets,” Souvenir 2014 IEEE Int. Adv. Comput. Conf. IACC 2014 , pp. 1348–1353, 2014, doi: 10.1109/IAdCC.2014.6779523.
[24] E. W. Selberg, “Information Retrieval Advances using Relevance Feedback,” UW  Dept  CSE  Gen.  Exam , 1997.
[25] P. Yugianus, H. S. Dachlan, and R. N. Hasanah, “Pengembangan Sistem Penelusuran Katalog Perpustakaan Dengan Metode Rocchio Relevance Feedback,” J. EECCIS , vol. 7, no. 1, pp. 47–52, 2013.
[26] M. Y. R. Rangkuti, M. V. Alfansyuri, and W. Gunawan, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (Knn) Dalam Memprediksi Dan Menghitung Tingkat Akurasi Data Cuaca Di Indonesia,” Hexag. J. Tek. dan Sains , vol. 2, no. 2, pp. 11–16, 2021, doi: 10.36761/hexagon.v2i2.1082.