KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1562-1569 DOI 10.30865/klik.v4i3.1471 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Kenaikan  Biaya Haji Tahun 2023 Menggunakan  Metode K- Nearest Neighbor (KNN)
Hafsyah, Elin Haerani, Novriyanto, Fadhilah Syafria *
Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950125075@students.uin-suska.ac.id, 2 elin.haerani@uin-suska.ac.id, 3,* novriyanto@uin-suska.ac.id,
4 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 1 11950125075@students.uin-suska.ac.id
Abstrak− Pemerintah Indonesia  menerapkan kebijakan kenaikan biaya ibadah haji pada tahun 2023, namun kebijakan tersebut banyak menuai komentar positif dan negatif di kalangan masyarakat.. Komentar masyarakat diambil dari jejaring media sosial Twitter, karena memuat banyak informasi sehingga menarik minat sebagian besar masyarakat. Dengan adanya kenaikan biaya haji tahun 2023 maka perlu dilakukan analisis sentimen. Penelitian ini Menggunakan metode K-Neearest Neighbour karena mudah dalam penerapannya dan data  yang  digunakan  dibagi  menjadi  dua  kelas, positif  dan  negatif.  Hasil  penelitian   penerapan  metode  K-Nearest  Neighbor  dalam analisis sentimen kenaikan biaya haji tahun 2023 dengan menggunakan 3.000 data yang diambil dari komentar  Twitter. Data tweet yang digunakan, terdapat 1866 komentar positif dan 415 komentar negatif dan jumlah seluruh data bersih 2281, dilihat dari banyaknya data positif dibandingkan data negatif, mendapatkan nilai akurasi sebesar 81,17% pada pembagian data 70:30, 79,87% pada pembagian data  80:20, 77,73% pada pembagian data  90:10.  Sementara,  nilai  akurasi  tertinggi  adalah  81,17%  dengan  precision  82,48%,  recall 97,67%, F1- Score 89,43%. %. Pada penelitian ini terdapat lebih banyak respon positif, hal ini membuktikan bahwa kenaikan biaya haji tahun 2023 menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dapat diterima oleh masyarakat.
Kata Kunci: Kenaikan Biaya Haji Tahun 2023; Biaya Haji; Twitter; Analisis Sentimen; K-Nearest Neighbor;
Abstract− The Indonesian government implemented a policy of increasing the cost of Hajj in 2023, but the policy has attracted many positive  and  negative  comments  among  the  public.  Public  comments  are  taken  from  the  social  media  network  Twitter,  because  it contains a lot of information so that it attracts the interest of most people. With the increase in Hajj costs in 2023, it is necessary to conduct sentiment analysis. This study uses  the K-Neearest Neighbor method  because it is easy to apply and the data used are divided into two classes, positive and negative. The results of research on the application of   the K-Nearest Neighbor method in  sentiment analysis of the increase in Hajj costs in 2023 using 3,000 data taken from Twitter comments. The tweet data  used, there were 1866 positive comments and 415 negative comments and the total net data of 2281, judging from the amount of positive data compared to negative    data,  obtained  an  accuracy  value  of  81.17%  in  70:30  data  sharing,  79.87%  in  80:20  data  sharing,  77.73%  in  90:10  data sharing. Meanwhile, the highest accuracy value was 81.17% with  82.48% precision, 97.67% recall, F1- Score 89.43%.  In this study, there were more positive responses, this proves that the increase in Hajj costs in 2023 using  the K-Nearest Neighbor (KNN)  method can be accepted by the community.
Keywords : Hajj Cost Increase in 2023; Hajj Expenses; Twitter; Sentiment Analysis; K-Nearest Neighbor;

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan data indonesiabaik.id kenaikan biaya haji dari tahun 2022 ke tahun 2023 sangat meningkat, yakni dari 39,8 juta menjadi 49,8 juta dalam kurun waktu satu tahun. Sehingga dengan adanya kenaikan biaya haji tersebut menjadikan adanya komentar positif dan negatif dikalangan calon jemaah haji ataupun masyarakat yang ingin melaksanakan haji. Diketahui sejak tahun 2014 biaya penyelenggaran ibadah haji (BPIH) terus mengalami kenaikan. Namun, setiap tahun tahun presentasi besaran nilai manfaat dan Bipih pada BPIH tidak selalu sama. BPIH ini adalah besaran dana yang dipakai pemerintah sebagai operasional jemaah ketika melakukan ibadah haji. Sedangkan Bipih adalah bagian dari BPIH yang berarti besaran dana yang harus dibayar jemaah sebelum menunaikan ibadah haji.[1]
Twitter adalah sebuah situs website yang dioperasikan oleh Twitter Inc . yang menawarkan jaringan sosial berupa mikroblog  sehingga  memungkinkan  penggunanya  untuk  mengirim  dan  membaca  pesan  tweet. “ Tweet menampilkan beberapa spesifikasi seperti sebuah teks tulisan hingga 140 kata yang ditampilkan pada halaman profil pemilik akun, serta dapat  dilihat  secara  publik,  namun  pengirim  dapat  membatasi  pengiriman  pesan  ke  daftar  teman-teman  mereka  saja. Media sosial twitter digunakan untuk melakukan analisis sentimen terhadap berita yang sedang dibahas berdasarkan opini warganet dari twitter [2]. Penelitian ini menggunakan media sosial twitter sebagai sumber penelitian. Karena informasi dan data kenaikan biaya haji lebih banyak didapatkan di twitter dibandingkan media sosial lain. Analisis i sentimen i merupakan i cabang i ilmu i dari i penelitian i text i mining i atau i data i mining. i Analisis i sentimen i bertujuan i untuk i mengekstrak i atribut i dari i sebuah i komentar i (opini, i sentimen, i dan i emosi) i yang i diekspresikan i secara i tekstual[3]. i Penelitian i ini i merupakan i penelitian i kepustakaan i ( library i research ) i atau i studi i kepustakaan i yang i memusatkan i pencarian i data i hanya i pada i dokumen, i arsip, i maupun i suatu i kebijakan i dan i ketetapan i aturan i yang i berlaku i pada i tahun i penelitian.[4] Penelitian ini  penulis  memutuskan  untuk  menggunakan i metode i K-Nearest i Neighbor  (KNN) .  Alasan  penulis menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  karena  mudah  diimplementasikan,  data  yang  digunakan  memiliki  label sehingga memudahkan dalam proses pengelompokan kedalam kelas yang paling sesuai. K-Nearest Neighbor memiliki “ kelebihan  dalam  aspek kemudahan  menerjemahkan  hasil,  waktu  perhitungan  dan  akurasi  dari  prediksi  dibandingkan metode lainnya[5]. ” Data i ini diperoleh i dari i Twitter . Data i Twitter i yang dikumpulkan i sebanyak i 3000 i tweets. i Data i Twitter i yang i telah diperoleh selanjutnya i akan i diolah i dengan preprocessing i text  yaitu  dengan  proses  cleaning,
Hafsyah, Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Kenaikan  Biaya Haji Tahun 2023 Menggunakan  Metode K- Nearest Neighbor (KNN)
casefolding, tokenizing, normalisasi, stopward removal, stemming. selanjutnya i data akan i di i filter i untuk i diambil i mana i data i yang i memiliki i sentimen i positif dan i mana i yang i memiliki i sentimen i negatif[6]. ” Metode i K i - i Nearest i Neighbor i yang i ditujukan i untuk i mengolah i dan i mengklasifikasikan i opini i sehingga i akan i diketahui i klasifikasi i dari i opini i tersebut i (positif i atau i negatif)[7]. i Data i review i diambil i dalam i bahasa i Indonesia i yang i memiliki i kecenderungan i positif i atau i negatif i untuk i membantu i usaha i dalam i menganalisis i kenaikan i biaya i haji i menggunakan i metode I K-Nearest i Neighbor [8] . Sentimen i akan i diklasifikasikan i menjadi i dua i yaitu i positif i dan i negatif. i Untuk i mengklasifikasikannya tersebut i bisa i menggunakan i metode i K-Nearest i Neighbor i (KNN) i yang i merupakan i sebuah i metode i machine i learning i yang i dapat melakukan i klasifikasi i terhadap i objek i berdasarkan i dataset i atau i data i latih i berdasarkan i jarak i yang i paling i dekat i dengan i objek tersebut. I Berdasarkan i penelitian i (F. i Istighfarizky, i N. i A. i Sanjaya i ER, i I. i M. i Widiartha, i L. i G. i Astuti, i I. i G. i N. i A. i C. i Putra, and i I. i K. i G. i Suhartana) i “Klasifikasi i Jurnal i menggunakan i Metode i KNN i dengan i Mengimplementasikan i Perbandingan i Seleksi Fitur,”. i Kesimpulan i dari i penelitian i bahwa i implementasi i seleksi i fitur i dapat i meningkatkan i performa i precision, i recall, i F1-Score, i dan i akurasi i dari i metode i K-Nearest i Neighbor i dalam i mengklasifikasikan i jurnal i dan i seleksi i fitur i Chi-Square i lebih unggul i daripada i seleksi i fitur i Gini i Index. i Pada i eksperimen i seleksi i fitur i Chi-Square, i kombinasi i threshold i 1% denganoparameter i nilaiok=6 i adalah i kombinasi i yang i dipilih i menjadi i model i terbaik. i Threshold i ini i menyeleksi i sekitar i 31 i fitur dengan i nilai i Chi-Square i tertinggi. i Pada i pengujian i data i baru, i model i K-Nearest i Neighbor i dengan i seleksi i fitur i Chi-Square menghasilkan i performa i precision, i recall, i F1-Score, i dan i akurasi i secara i berturut-turut i yaitu i 85%, i 83.3%, i 88.2%, i dan i 92.3%. Pada i eksperimen i seleksi i fitur i Gini i Index, i kombinasi i threshold i 1% i dengan i parameter i nilai i k  =  4 i adalah i kombinasi i yang dipilih i menjadi i model i terbaik. i Threshold i ini i menyeleksi i sekitar i 31 i fitur i dengan i nilai i Gini i Index i tertinggi. i Pada i pengujian data i baru, i model i K-Nearest i Neighbor i dengan i seleksi i fitur i Gini i Index i menghasilkan i performa i precision, i recall, i F1-Score, dan i akurasi i secara i berturut-turut i yaitu i 81.2%, i 80.3%, i 81.6%, i dan i 86.6%[9]. Penelitian  ini  melakukan  analisis  sentimen  dengan  menggunakan  metode K-  Nearest  Neighbor (KNN)  dengan cara crawling data twitter dan  melabelkan  data  secara  manual.  Kemudian  mencari  hasil  akurasi  dilakukan  pengujian menggunakan library python dan confussion matrix [10]. Penelitian ini juga bermanfaat untuk mengumpulkan sentimen masyarakat bertanggapan positif dan negatif terhadap kenaikan biaya haji tahun 2023[11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Langkah-Langkah Penelitian
Langkah-langkah dalam riset ini melibatkan penerapan metode K-Nearest Neighbor, yang dijelaskan melalui alur proses dalam desain penelitian berikut ini:

## Gambar 1. Desain Penelitian

## 2.2 Pengumpulan data
Pada  pengumpulan  data  ini  dilakukan  labelling  data,  selanjutnya  yaitu text  preprocessing  (cleaning,  case  folding, tokenizing, normalisasi, stopword removal, stemming).
Hafsyah, Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Kenaikan  Biaya Haji Tahun 2023 Menggunakan  Metode

## K- Nearest Neighbor (KNN)

## 2.3 Pembobotan Tf-Idf
Sebuah  metode  yang  merupakan integrasi  antar  term  frequency (TF),  dan invers  document  frequency (IDF). “ Untuk mencari  representasi  nilai  dari  tiap  tiap  dokumen  dari  suatu  kumpulan  data  training (training  set )  dimana  nantinya dibentuk suatu vektor antara dokumen dengan kata ( document with terms )[15]. ”
IDF = log 𝑙𝑜𝑔 𝐷 𝐷𝐹 (1) TF - IDF = 𝑇𝐹 ∗ 𝐼𝐷𝐹 (2) Keterangan: D : jumlah dokumen pada data latih DF
: jumlah dokumen yang memiliki term TF : jumlah kemunculan term pada suatu dokumen IDF : jumlah dokumen yang mengandung term

## 2.4 Klasifikasi Menggunakan K-Nearest Neighbor
Metode  klasifikasi  objek  untuk  data  latih  dengan  memilih  kelas  fitur  berdasarkan  jarak  terdekat  dengan  data  latih, algoritma  ini  dapat  mengklasifikasikan  objek  baru.  Kn  merupakan  metode  klasifikasi  dengan  menghitung  nilai k (neighbor )[16]. “ K  adalah  titik  kepala  objek,  nilai k  akan dibandingkan  untuk menentukan  klasifikasi  objek.  Model k- nearest neighbor pada penelitian ini diimplementasikan dalam bahasa python menggunakan fungsi K-Nearest Neighbor Classifier dari library sklearn [17] .
dis (x 1 , x 2 ) = √∑ (x 1i n i=0 −   x 2i ) 2 (3)
Keterangan: x 1 : sample data x 2 : data uji i : variabel data

## 2.5 Pengujian
Pada tahap pengujian ini menggunakan metode tingkat akurasi dengan tabel Confussion Matrix . Dari pengumpulan data awal hingga penilaian  akhir. Dengan mengukur kinerja menggunakan matriks konfusi, akurasi dicapai sehingga dapat melakukan pengujian. Berbagai data tweet dari pengguna Twiitter terkait permasalahan yang diangkat peneliti digunakan untuk mengetahui keakuratan KNN melalui matriks konfusi. Dengan memeriksa pustaka matriks konfusi Python , hal ini dilakukan dengan menghitung nilai presisi, presisi, dan perolehan untuk TP, TN, FP, dan FN[18].
Tabel 1. Confussion Matrix
Keterangan:
1. TP: jumlah total yang memiliki nilai prediksi dan nilai aktual adalah sama
2. FP: jumlah total yang nilai prediksinya positif namun nilai sebenarnya negatif
3. FN: jumlah total nilainya prediksinya negatif namun nilai sebenarnya prositif
4. TN: jumlah total yang memiliki nilai prediksi dan nilai aktual adalah negatif Dibawah ini adalah rumus tahapan perhitungan accuracy, precision, recall , dan F1-score.
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN ∗ 100 (4)
Precision = TP TP+FP ∗ 100 (5)
Recall = TP TP+FN ∗ 100 (6) F1 – Score = 2 ∗ Precision∗Recall Precision+Recall (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Mengumpulkan Data
Proses pengambilan data atau informasi dari platform media sosial twitter proses ini dilakukan dengan menggunakan API (aplication programming interface ) dengan kata kunci “kenaikan biaya haji dan biaya haji 2023” menggunakan bahasa indonesia. Pada proses pengumpulan data ini digunakan bahasa python.
Actual positive  Actual Negative Predicted Positive TP FP Predicted Negative FN TN
Hafsyah, Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Kenaikan  Biaya Haji Tahun 2023 Menggunakan  Metode K- Nearest Neighbor (KNN)
Gambar 2. Hasil Data Tweet

## 3.1.1 Labelling Data
Pada tahap pelabelan data ini dilakukan secara manual dan menggunakan validator (Guru Bahasa Indonesia) data yang digunakan adalah 3000 data tweet . Dan untuk pelabelan ini dibagi menjadi dua kelas   yaitu positif dan negatif, setelah dilakukan pelabelan pada data terdapat banyak data yang ganda, jadi jumlah data yang didapatkan yaitu 2281 data bersih, yang jumlah data positif adalah 1866 dan jumlah data negatif 415. Pelabelan ini dilakukan dengan memberi label pada setiap komentar dari pengguna jejaring sosial media twitter .

## Gambar 3. Hasil Pelabelan Data

## 3.2 Text preprocessing
Pada tahap ini peneliti melakukan tahapan preprocessiing yang bertujuan untuk membersiihkan data.
Hafsyah, Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Kenaikan  Biaya Haji Tahun 2023 Menggunakan  Metode K- Nearest Neighbor (KNN)
Setelah text preprocessing selanjutnya dilakukan TF-IDF. TF-IDF ini merupakan proses pemberian bobot term pada dokumen. Pembobotan ini digunakan nantinya oleh algoritma machine learning untuk klasifikasi dokumen.

## 3.3 Hasil Pengujian
Hasil pengujiian paada penelitiian ini, peneliti menggunakan 3000 data yang berfungsi data uji dan data latih.  Data tweet yang  sudah  diseleksi  kemudian  diberi  label  secara  manual dengan menggunakan  validator  dan  memperoleh  dua  label yaitu positif dan negatif, dengan kelas positif berjumlah 1866 dan jumlah kelas negatif   415.

## Gambar 5. Perbandingan Label Dataset
Pada  hasil  pengujian  ini  dilakukan  dengan  tiga  percobaan,  percobaan  yang  pertama  dilakukan  menggunakan perbandingan data latih yaitu 90% dan data uji 10% terdapat akurasi 77,73%, percobaan yang kedua yaitu data latih 80% dan data uji 20% terdapat akurasi 79,87%, percobaan yang ketiga dengan data latih 70% dan data uji 30% terdapat akurasi 81,17%. Akurasi yang didapatkan pada ketiga perbandingan tersebut ditampilkan pada gambar berikut.
Gambar 6. Grafik Perbandingan Akurasi
Tabel 2. Perbandingan Akurasi Dengan Nilai N Yang Berbeda
Pengujian 70:30 Pengujian 80:20 Pengujian 70:30 N-Neighbor Akurasi N-Neighbor Akurasi N-Neighbor Akurasi 3 77,81% 3 75,11% 3 75,11% 5 79% 5 76,81% 5 76,42% 7 79,71% 7 77,24% 7 74,67% 9 81,17% 9 79,87% 9 77,73%
Berikut dilampirkan gambar kodingan pada pengujian 70%:30%, penjelasan dari gambar kodingan dibawah ini yaitu pada tanda merah adalah data uji yang digunakan test_size = 0.3 berarti data pelatihan yang digunakan yaitu 70% dan  data  uji  yang  digunakan  yaitu  30%.  Kemudian  pada  tanda  hijau  adalah  model  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor (KNeighborsClassifier) menggunakan data pelatihan KNeighborsClassifier (n_neighbor = 9) . Dan pada tanda biru adalah hasil dari pengujian akurasi, akurasi yang didapatkan pada pengujian ini yaitu 81,17%.
1866 415 0 500 1000 1500 2000 Positif Negatif Perbandingan Label Dataset 77,73% 79,87% 81,17% 76,00% 77,00% 78,00% 79,00% 80,00% 81,00% 82,00% 90:10 (N = 9) 80:20 (N = 9) 70:30 (N = 9) Akurasi Pada Tiap Pembagian Data
Hafsyah, Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Kenaikan  Biaya Haji Tahun 2023 Menggunakan  Metode K- Nearest Neighbor (KNN)
Gambar 8. Kodingan Pada Pengujian 70:30
Pada gambar dibawah ini, ditampilkan confussion matrix hasil pengujian 70%:30% dengan nilai True Positif (TP) 546, True Negatif (TN) 10, False Positif (FP) 116, False Negatif (FN) 13, maka di dapatkan akurasi yaitu 81,17%.
Gambar 9: Confussion Matrix
Pengujian akurasi = 546+10
546+10+116+13 𝑥100%
= 556 685 𝑥100% = 81,17%
Tabel 3. Perbandingan Nilai K Nilai K  Confussion Matrix  Akurasi 1 70%:30% 81,17% 3 80%:20% 79,87% 3 90%:10%
77,73%
81,17 82,48 97,67 89,43 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 Akurasi Precision Recall F1-Score Evaluasi
Hafsyah, Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Kenaikan  Biaya Haji Tahun 2023 Menggunakan  Metode K- Nearest Neighbor (KNN)
Selanjutnya dilakukan tahapan perhitungan nilai yang telah dibangun menggunakan metode K-Nearest Neighbor , dan dilakukan evaluasi dengan melihat confussion matrix dan menghitung nilai accuracy, precision, recall dan F1-Score . Hasil evaluuasi pada akurasi tertiinggi (81,17%).
Accuracy = 546+10 546+10+116+13 𝑥100% = 556 685 𝑥100% = 81,17%
Recall = 546 546+13 𝑥100%
= 546 559 𝑥100% = 97,67% Precision = 546 546+116 𝑥100% = 546 662 𝑥100% = 82,48%
F1 - Score
= 2 ∗ 82,48∗97,67 82,48+97,67 = 2 ∗ 8.005.8216 180.15
= 89,43%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan data tweet yang digunakan, terdapat 1866 komentar positif dan 415 komentar negatif, dilihat dari banyaknya data positif dibandingkan data negatif, hasil penelitian mengenai penerapan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dalam analisis sentimen terhadap kenaikan biaya haji tahun 2023 dengan menggunakan 3000 data yang diambil dari komentar twitter mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  81,17%  pada  pembagian data  70:30,  79,87%  pada  pembagian  data  80:20, 77,73% pada pembagian data 90:10. Sementara,  nilai akurasi tertinggi adalah 81,17% karena data latih yang digunakan adalah data yang mudah dikenali oleh mesin, dengan precision 82,48%, recall 97,67%, F1- Score 89,43%. Pada penelitian ini terdapat lebih banyak respon positif, hal ini membuktikan bahwa kenaikan biaya haji tahun 2023 menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dapat diterima oleh masyarakat.

## REFERENCES
[1] Nurhanisah,  Yuli.  "Biaya  Haji  Indonesia  Tahun  2023."  Indonesia  Baik.Id  Diakses  Tanggal  24  Oktober  2023. https://indonesiabaik.id/infografis/biaya-haji-indonesia-tahun-2023
[2] M. Riefky and W. Pramesti, “Sentiment Analysis of Southeast Asian Games (SEA Games) in Philippines 2019 Based on Opinion of Internet User of Social Media Twitter with K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine,” J. Mat. Stat. dan Komputasi , vol. 17, no. 1, pp. 26–41, 2020, doi: 10.20956/jmsk.v17i1.9947.
[3] F.  Astuti,  R.  M.  Candra,  S.  Agustian,  and  S.  Ramadhani,  “Klasifikasi  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Pemerintah  Terkait Penerapan Kebijakan New Normal Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 3, pp. 531–538, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i3.4455.
[4] A. Y. Permana and M. Makmun, “Analisis Sentimen pada Teks Opini Penilaian Kinerja Dosen dengan Pendekatan Algoritma KNN,” J. Ilm. Komputasi , vol. 19, no. 1, pp. 39–50, 2020, doi: 10.32409/jikstik.19.1.154.
[5] V. Alvian, A. Nilogiri, and H. Azizah, “Klasifikasi Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Pada SMA  Negeri  2  Situbondo,”  J.  Smart  Teknol.,  vol.  3,  no.  6,  pp.  602–611,  2022,  [Online].  Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JSTH.
[6] S. S. Salim and J. Mayary, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Dompet Elektronik Dengan Metode Lexicon Based Dan K – Nearest Neighbor,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 25, no. 1, pp. 1–17, 2020, doi: 10.35760/ik.2020.v25i1.2411.
[7] Normah,  B.  Rifai,  S.  Vambudi, and  R. Maulana,  “Analisa  Sentimen  Perkembangan  Vtuber  Dengan  Metode  Support  Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[8] R. Putri Fitrianti, A. Kurniawati, D. Agusten, J. Sistem Informasi, and F. Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Terhadap Analisis Sentimen Review Restoran Dengan Teks Bahasa Indonesia,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 1907–5022, 2019.
[9] J. Homepage, S. R. Cholil, T. Handayani, R. Prathivi, and T. Ardianita, “IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Implementasi Algoritma Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Klasifikasi Seleksi Penerima Beasiswa,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 6, no. 2, pp. 118–127, 2021.
[10]  T. Wiratama Putra, A. Triayudi, and A. Andrianingsih, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Menggunakan Metode NaÃ¯ve Bayes,  KNN,  dan  Decision  Tree,” J.  JTIK  (Jurnal  Teknol.  Inf.  dan  Komunikasi) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  20–26,  2022,  doi: 10.35870/jtik.v6i1.368.
[11]  S.  N.  Arafah  and  F.  Fathoni,  “Sentiment  Analysis  Pada  Masyarakat  Terhadap  LRT  Kota  Palembang  Menggunakan  Metode Improved K-Nearest Neighbor,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1554, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4434.
[12]  N. S. P. Juana, E. Haerani, F. Syafria, and E. Budianita, “Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Calon Presiden 2024 Ridwan Kamil Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 4, p. 570, 2023, doi: 10.30865/json.v4i4.6168.
[13]  S. Rahayu, Y. MZ, J. E. Bororing, and R. Hadiyat, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Teknologi Finansial FLIP,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 98–106, 2022, doi: 10.29408/edumatic.v6i1.5433.
[14]  A. Firdaus, “Aplikasi Algoritma K-Nearest Neighbor pada Analisis Sentimen Omicron Covid-19,” J. Ris. Stat. , pp. 85–92, 2022, doi: 10.29313/jrs.v2i2.1148.
[15]  N. K. Widyasanti, I. K. G. Darma Putra, and N. K. Dwi Rusjayanthi, “Seleksi Fitur Bobot Kata dengan Metode TFIDF untuk Ringkasan  Bahasa  Indonesia,” J.  Ilm.  Merpati  (Menara  Penelit.  Akad.  Teknol.  Informasi) ,  vol.  6,  no.  2,  p.  119,  2018,  doi: 10.24843/jim.2018.v06.i02.p06.
[16]  A.  R.  Isnain,  J.  Supriyanto,  and  M.  P.  Kharisma,  “Implementation  of  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  Algorithm  For  Public Sentiment  Analysis  of  Online  Learning,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  15,  no.  2,  p.  121,  2021,  doi:
Hafsyah, Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Kenaikan  Biaya Haji Tahun 2023 Menggunakan  Metode K- Nearest Neighbor (KNN)
10.22146/ijccs.65176.
[17]  Febryananda,  Ade  Rizky.  " Mengenal  Algoritma  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  dalam  Analisis  Sentimen  pada  Data  Ulasan suatu  Produk .“  SRK.  diakses  tanggal  07  maret  2023.  https://lab_adrk.ub.ac.id/id/mengenal-algoritma-klasifikasi-k-nearest- neighbor-dalam-analisis-sentimen-pada-data-ulasan-suatu-produk/
[18]  Fatma, Hayati, E. Haerani, F. Syafria, and E. Budianita, “Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Calon Presiden 2024 Ridwan Kamil Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 8, no. 2, p. 139, 2023, doi: 10.30865/json.v4i4.6168.