## SATIN – Sains dan Teknologi Informasi
Sofiah, Email: 11950121742@students.uin-suska.ac.id

## Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak dengan Metode Modified K-Nearest Neighbor
Sofiah 1 , Yusra 2 , Muhammad Fikry 3 , Lola Oktavia 4
1 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 11950121742@student.uin-suska.ac.id, Panam, Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, Simpang Baru, Riau 28293, Pekanbaru, Indonesia
2 Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau,  yusra@uin.suska.ac.id,  Panam,  Jl.  HR.  Soebrantas No.Km. 15, Simpang Baru, Riau 28293, Pekanbaru, Indonesia
3 Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau,  muhammad.fikry@uin-suska.ac.id,  Panam,  Jl.  HR. Soebrantas No.Km. 15, Simpang Baru, Riau 28293, Pekanbaru, Indonesia
4 Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau,  lola.oktavia@uin-suska.ac.id  ,  Panam,  Jl.  HR. Soebrantas No.Km. 15, Simpang Baru, Riau 28293, Pekanbaru, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : May 28, 2023 : May 30, 2023 : Juni 15, 2023 Kenaikan  harga  Bahan  Bakar  Minyak  menjadi  salah  satu tranding  topic di  kalangan  masyarakat  Indonesia,  baik  di dunia  nyata  maupun  dunia  maya  khususnya  di  media  sosial Twitter.  Perkembangan  teknologi  informasi  yang  sangat pesat  memudahkan  masyarakat  dalam  menyebarkan informasi  di  sosial  media.  Naiknya  harga  BBM memunculkan opini masyarakat yang mengandung sentimen positif dan negatif. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui sentimen  publik  terkait  kebijakan  pemerintah  yang menaikkan  harga  BBM  serta  menerapkan  metode Modified
K-Nearest  Neighbor dalam  pengklasifikasian  sentimen pengguna  Twitter  terhadap  kenaikan  harga  BBM. Modified
K-Nearest Neighbor merupakan salah satu metode klasifikasi berdasarkan  kemunculan  kelas  terbanyak  pada  data  latih. Data  yang  digunakan  adalah tweet dalam  bahasa  Indonesia berdasarkan  kata  kunci “ kenaikan  BBM ” dengan  jumlah dataset  sebanyak  3.000 tweet .  Pembobotan  kata  dengan menggunakan TF-IDF untuk melakukan klasifikasi sentimen ke dalam dua kelas positif dan negatif.  Hasil dari penelitian ini  adalah  klasifikasi  sentimen  terhadap  kenaikan  harga BBM.  Akurasi  tertinggi  didapat  83.33%  pada  data  opini menggunakan perbandingan 90:10 dan K=3.
Kata Kunci : Kenaikan BBM
MK-NN Twitter Klasifiksi Sentimen

## Abstract
The increase in fuel prices has become one of the trending topics among the people of Indonesia, both  in  the  real  world  and  the  virtual  world,  especially  on  social  media  Twitter.  The  rapid development of information technology makes it easier for people to spread information on social media.  Rising  fuel  prices  led  to  public  opinion  that  contains  positive  and  negative  sentiments. This  study  was  conducted  to  determine  public  sentiment  related  to  government  policies  that
increase  fuel  prices  and  apply  the  Modified  K-Nearest  Neighbor  method  in  classifying  Twitter user  sentiment  towards  rising  fuel  prices.  Modified  K-Nearest  Neighbor  is  one  of  the classification methods based on the most class occurrences in the training data. The Data used is Tweets in Indonesian based on the keyword "fuel increase" with a total dataset of 3,000 tweets. Weighting words using TF-IDF to classify sentiment into two classes of positive and negative. The  result  of  this  study  is  a  classification  of  sentiment  towards  rising  fuel  prices.  The  highest accuracy was obtained 83.33% in opinion data using a ratio of 90:10 and K=3.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  memberikan kemudahan  pada  pertukaran  informasi  dan komunikasi. Ini ditunjukkan dengan munculnya  berbagai  platform  media  sosial yang  sudah  banyak,  seperti  Facebook, Twitter, Instagram, dan sebagainya. (Buntoro,  2017).  Penyebaran  informasi menjadi  sangat  mudah  bagi  masyarakat, dikarenakan  banyaknya  masyarakat  yang sudah  menggunakan  media  sosial.  Media sosial  yang  digunakan  memiiki  banyak manfaat  seperti  untuk  berkomunikasi  antar orang  atau  kelompok  (Rozi  &  Sulistyawati, 2019).
Microblogging atau  yang  lebih  dikenal dengan  Twitter  adalah  layanan  jejaring internet  yang  di  luncurkan  pada  tahun  2006 oleh seorang pengembang web asal Amerika Serikat yang bernama Jack Dorsey. Dapat di lihat jumlah pengguna Twitter yang semakin bertambah  di  setiap  harinya,  maka  tidak jarang  Twitter  kerap  dimanfaatkan  untuk menyampaikan  informasi  berupa  komentar maupun  saran  mengenai  sesuatu  hal  yang sedang trending di  kalangan  masyarakat. Twitter menjadi salah satu media sosial yang popular  saat  ini,  kini  telah  menjadi  tempat penyebaran  informasi  ke  pengguna  Twitter lainnya  (Firmansah  et  al.,  2022).  Twitter digunakan  untuk  memberikan  pendapat maupun  melakukan  penilaian  segala  hal seperti  berita  kenaikan  harga  Bahan  Bakar Minyak (BBM).
Salah  satu  topik  yang  menjadi  bahasan di  media  sosial  adalah  tentang  harga  Bahan Bakar Minyak (BBM) yang secara resmi naik pada tanggal 04 Sepetember 2022. Kenaikan
harga  BBM  di  Indonesia  menjadi  masalah besar  sehingga  menjadi  topik  utama  hingga saat  ini.  Keputusan  pemerintah  yang menaikkan harga BBM menimbulkan banyak opini  di  masyarakat.  Informasi  yang  didapat dari Twitter mendapat banyak tanggapan dari masyarakat,  yang  berupa  tanggapan  positif dan negatif (TRISNO et al., 2020). Pendapat masyarakat  mengenai  kenaikan  harga  BBM menunjukkan  adanya  sentimen  positif  dan negatif. Dengan demikian, penelitian ini akan menguji  tingkat  akurasi  pengklasifikasian sentimen  masyarakat  terhadap  kenaikan harga  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  di Twitter  dengan  menggunakan  metode Modified  K-Nearest  Neighbor (MK-NN). Hasil klasifikasi sentimen ini akan digunakan untuk  mengetahui  apakah  masyarakat  pro atau kontra di berlakukannya kenaikan harga BBM.
Klasifikasi  didasarkan  pada  hasil pengamatan  data  dan  atribut  saat melakukan pengelompokan terhadap data, sehingga data yang  belum  memiliki  kategori  dapat dikelompokkan menjadi data yang diklasifikasikan. Klasifikasi melibatkan pencarian  pola  atau fitur  yang mewakili  dan membedakan  antara  konsep  atau  kelas informasi.  Tujuan  klasifikasi  adalah  untuk memperkirakan  kelas  yang  tidak  diketahui dari  suatu  objek.  Klasifikasi  tersebut  sangat berguna  untuk  menganalisis  opini  publik, termasuk opini berupa reaksi terhadap harga BBM.  Selain  menganalisis  hasil  opini tersebut,  hal  biasanya  yang  ingin  orang ketahui  adalah  apa  yang  menyebabkan sentimen tersebut (Nuriza & Hidayat, 2020). Proses  klasifikasi  dibagi  menjadi  2,  yaitu training dan testing ,  model  yang  sudah
terbentuk sebelumnya diuji dengan Sebagian data  lainnya  ( test  set ).  Kemudian  pada fase test ,  jika  model  sudah  digunakan  dan akurasinya  telah  mencukupi,  maka  model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi kelas  data  yang  belum  diketahui  (Amelia  et al., 2022).
Metode  modified K-Nearest  Neighbor (MK-NN)  pengembangan dari  metode  K- Nearest  Neighbor  (K-NN).  Metode  MK-NN akan  digunakan  untuk  mengklasifikasikan sentimen  pengguna  yang  bernilai positif  dan negatif. (Saputra et al., 2021). Pada algoritma MK-NN  memiliki  cara  kerja  yang  hampir sama  dengan  metode  K-NN.    Perbedaan algoritma  K-NN  dan  MK-NN  yaitu  pada penambahan tahapan dalam peroses klasifikasi  MK-NN    yaitu  perhitungan  nilai validitas  dan  perhitungan weigh  voting (Paramitha  et  al.,  2020).  Pada  metode  MK- NN    ini  menambahkan  proses  baru  yaitu validitas  data pada setiap dataset yang telah melalui tahapan perhitungan jarak eucledian, dan  juga  menambahkan  proses weigh  voting yang  didapatkan  dari  hasil  nilai  validitas yang  dikalikan  dengan  hasi eucledian data training dan data testing.
Teknik  atau  pendekatan  pada  penelitian ini  menggunakan  pendekatan supervised learning dengan evaluasi pengujian
kuantitatif. Metodologi ini terdiri dari metode pengumpulan data dan metode pengembangan  sistem. Supervised  learning merupakan  metode  pembelajaran  yang mencari hubungan antar kelas pada data latih untuk  digunakan  sebagai  model  dan  dapat digunakan  untuk  memprediksi  nilai  atribut target. Dalam metode pembelajaran suvervised, atribut
sudah memiliki  label  dan  kemudian  digunakan sebagai model. Model tersebut akan digunakan  untuk  klasifikasi  pada  tahap pengujian
selanjutnya.
Dalam analisis
sentimen supervised  learning berguna untuk menemukan  pendapat  tentang  suatu produk  yang  lebih  cenderung  positif  atau negatif.
Berdasarkan pada penelitian sebelumnya oleh  Reynaldi  Setiawan,  dalam  tugas akhirnya yang berjudul Klasifikasi Sentimen terhadap normalisasi Sungai untuk Pencegahan  Banjir  dengan  Metode Modified K-Nearest Neighbor didapatkan hasil akurasi tertinggi 73,46% didapat pada jumlah fold 7 dengan  jumlah  tangga  baik  1,  2,  3,  5,  7, ataupun 9 (Setiawan, n.d.).
Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dilakukan pengklasifikasian sentimen masyarakat  di  Twitter  terhadap  kenaikan harga  BBM.  Jumlah  data  yang  digunakan sebanyak  3.000  data tweet berdasarkan  kata kunci  “kenaikan  BBM”  dan  “BBM  naik” yang  dikumpulkan  pada  01  November  2022
– 01  Desember  2022.  Penerapan  metode MK-NN  akan  dilakukan  implementasi  yang menggunakan  bahasa  pemrograman python (Nofiar  &  Muhammad  Ridwan,  2022) dengan tools Google  Collab.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  menerapkan metode  MK-NN  dalam  mengklasifikasikan sentimen  masyarakat  terhadap  kenaikan harga  BBM di  Twitter  serta  menguji  tingkat akurasi metode MK-NN dalam mengklasifikasikan  sentimen  masyarakat terhadap kenaikan harga BBM.

## 2. Metode Penelitian
Tahapan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa tahap. Berikut tahapan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar  1. Desain Penelitian
2.1. Pengumpulan Data Data  dari tweet diambil  melalui crawling media  sosial  Twitter.  Semua  data dikumpulkan  dalam  bahasa  Indonesia.. Berikut  pada  Tabel  1  merupakan  salah  satu contoh crawling data.
Tabel 1. Contoh Crawling Data

## Data Set
b'@teddgus  krisis  ekonomi  dunia  malah memaksakan  bangun  ikn,  rakyat  yg  dibikin susah  dgn  kenaikan  bbm,  kenaikan  pajak.. \xf0\x9f\x98\xaa'

## 2.2. Pelabelan Data
Pelabelan merupakan tahap memberikan label  pada  seluruh  data tweet sesuai  dengan kelas yang telah ditentukan (Anggraini et al., 2021).  Untuk  pelabelannya  dilakukan  oleh Ibu Elfina, S.Pd., M.Pd selaku dosen Bahasa Indonesia.  Pada  penelitian  ini,  klasifikasi sentimen tweet terhadap  kenaikan  harga BBM  dibagi  menjadi  dua  yaitu  positif  dan negatif.  Dataset  kemudian  dibagi  menjadi data  uji  dan  data  latihan. Contoh  pelabelan data dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Contoh Pelabelan Data
Data Set Pelabelan Data b'@teddgus  krisis  ekonomi  dunia malah  memaksakan  bangun  ikn,
rakyat  yg  dibikin  susah  dgn kenaikan  bbm,  kenaikan  pajak.. \xf0\x9f\x98\xaa'
negatif
2.3. s Preprocessing merupakan tahapan untuk mengolah  data  dengan  mempersiapkan  data mentah  dari  hasil crawling diubah  kedalam bentuk  yang  terstruktur.  Pada  tahap preprocessing dilakukan  7  tahapan  sebagai berikut:
1. Cleaning Cleaning merupakan  proses  menghapus
tweet dari  kata-kata  yang  tidak
diperlukan,  seperti hastagh ,  emoji,
emoticon, username , url, dan  e-mail. Dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah.
Tabel 3. Contoh Cleaning Data
Data Set Hasil Cleaning b'@teddgus krisis ekonomi  dunia  malah memaksakan bangun ikn,  rakyat  yg  dibikin susah  dgn  kenaikan bbm,  kenaikan  pajak.. \xf0\x9f\x98\xaa' krisis ekonomi dunia malah memaksakan bangun ikn rakyat yg dibikin susah dgn kenaikan bbm kenaikan pajak
2. Case Folding Case folding berfungsi untuk mengubah semua  huruf  besar  pada tweet menjadi huruf  kecil,  berikut  adalah  prosesnya yang dapat di lihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Contoh Case Folding
Setelah Cleaning Hasil Sase Folding krisis ekonomi dunia malah memaksakan bangun ikn rakyat yg dibikin susah dgn kenaikan bbm kenaikan pajak krisis ekonomi dunia malah memaksakan bangun ikn rakyat yg dibikin susah dgn kenaikan bbm kenaikan
pajak
3. Tokenizing Tokenizing merupakan  proses  untuk memecah  kalimat  kedalam  token unigram  menggunakan  pembatas  spasi. Dapat  dilihat  pada  Tabel  5  contoh tokenizing .
Tabel 5. Contoh Tokenizing Setelah Cleaning Hasil Hokenizing skrisis ekonomi dunia malah memaksakan  bangun  ikn rakyat  yg  dibikin  susah  dgn kenaikan  bbm  kenaikan pajak krisis ekonomi dunia malah memaksakan bangun ikn rakyat yg dibikin susah dgn
kenaikan bbm kenaikan pajak 4. Normalisai Normalisasi  merupakan  tahapan  proses untuk  mengembalikan  kata-kata  gaul yang ada kedalam bahasa baku sehingga menjadi  kata  normal,  sesuai  kamus normalisasi.  Dapat  dilihat  pada  Tabel 6 di bawah.

## Tabel 6. Contoh Normalisasi Data
Hasil Tokenizing Hasil Normalisasi krisis krisis ekonomi ekonomi dunia dunia malah malah memaksakan memaksakan bangun bangun ikn ikn rakyat rakyat yg yang dibikin dibikin susah susah dgn dengan kenaikan kenaikan bbm bbm kenaikan kenaikan pajak pajak 5. Negation Handling Negation handling merupakan pemrosesan  teks  awal  menangani penambahan  kata  negasi,  sehingga  bisa mempertahankan sentimen aslinya.
Berikut adalah prosesnya.
Tabel 7 . Contoh Negation Handling Hasil Normalisasi Hasil Negation Handling krisis krisis ekonomi ekonomi dunia dunia malah malah memaksakan memaksakan bangun bangun ikn ikn
rakyat rakyat yang yang dibikin dibikin susah susah dengan dengan kenaikan kenaikan bbm bbm kenaikan kenaikan pajak pajak kenaikan kenaikan 6. Stopword Removal Stopword removal adalah tahap mengambil  kata-kata  penting  dari  hasil token.  Dapat  dilihat  pada  Tabel  8 dibawah.
Tabel 8 . Contoh Stopword Removal
Hasil Negation Handling Hasil Stopword Removal krisis krisis ekonomi ekonomi dunia dunia malah memaksakan memaksakan bangun bangun ikn ikn rakyat rakyat yang dibikin dibikin susah susah dengan kenaikan kenaikan bbm bbm kenaikan kenaikan pajak pajak 7. Stemming
Proses stemming menghilangkan  kata imbuhan pada awalan dan akhiran untuk menjadi  token  kata  dasar.  Contoh stemming dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Contoh Stemming Hasil Stopword Removal Hasil Stemming krisis krisis ekonomi ekonomi memaksakan paksa bangun bangun ikn ikn
rakyat rakyat dibikin bikin susah susah kenaikan naik bbm bbm kenaikan naik pajak pajak 2.2. Feature Weighting Setelah melakukan tahapan
preprocessing, selanjutnya tahap feature weighting  .  Pembobotan  yang  digunakan adalah TF-IDF. TF-IDF adalah metode
pembobotan  yang  mengaitkan  antara  term frequency (TF) dan invers dokument frequency (IDF). Proses pembobotan TF-IDF
dimulai dengan pengalian IDF untuk
menemukan nomor kata yang dikenal sebagai bobot  atau  TF di  setiap  dokumen.  (Rozi  & Sulistyawati, 2019).
2.3. Feature Selection
Setelah  nilai  DF  dan  IDF  pada  bobot kata ditentukan, tahap selanjutnya pemilihan fitur  yaitu  thrasholding.  Nilai  yang digunakan sebagai threshold adalah nilai DF. Pada  ambang  batas  DF  diproses  untuk  TF- IDF.

## 2.4. Modified K-Nearest Neighbor
Metode Modified  K-Nearest  Neighbor memiliki    cara  kerja  yang  hampir  sama dengan metode K-NN dalam
pengklasifikasian,  pada  metode  MK-NN menambahkan  proses  validasi  dan weigh voting. Berikut tahapan metode MK-NN.
a. Jarak Eucledian
Setelah mendapatkan bobot data latih dan data  uji,  selanjutnya  menghitung  jarak Euclidean untuk  menghitung  jarak  antar data dengan rumus sebagai berikut:
d(xi.yi) = (1)
Ket: d = Jarak x dan y
x = Data training yang digunakan
y = Data testing yang digunakan
i = Presentasi nilai atribut n = Dimensi atribut
b. Menghitung Nilai Validasi
Data  yang  memiliki  nilai  terdekat  (jarak) dengan  nilai  data  yang  akan  dicari  nilai validasinya.  Label  kelas  S,  label  yang sama  bernilai  =  1,  label  yang  berbeda bernilai  =  0.  Tahap  ini  dirumuskan  pada Persamaan (6).
Rumus:
Validasi (x) = (2) Ket: k = Jumlah titik terdekat Lbl = Label lbl(x) =  Kelas x lbl(Ni(x) = Label kelas titik terdekat x
c. Menghitung Weigh Voting
Weight  Voting menggunakan  nilai  K dengan  menghitung  tetangga  terdekat, dilanjutkan dengan nilai validasi tiap data training  yang  dikalikan  dengan weigh berdasarkan  jarak  setiap  tetangganya. Perhitungan  dilakukan  menggunakan persamaan (3).
Rumus:
W(i) = Validasi(i) . (3) Ket : W(i) : Perhitungan weigh voting Validasi : Nilai validasi de(i) : Jarak eucledian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah data set yang digunakan melalui tahap preprocessing seperti  yang  penulis jabarkan dibagian metodologi penelitian pada 2.3. Tahapan selanjutnya yaitu TF-IDF.
3.1. TF-IDF Pada tahapan TF-IDF untuk
memberikan  nilai  bobot  setiap  kata  pada dokumen.  Berikut  tampilan  output  TF-ID pada Gambar  2.
3.2. Feature Selection
Tahapan feature selection untuk mengurangi  fitur  yang  tidak  akurat.  Dengan
menggunakan  nilai thresholding 0,001.
Gambar  3  dibawah  ini  tampilan feature selection.
3.3. Klasifikasi Klasifikasi tahapan untuk pengujian data yang  telah  melewati  tahap preprocessing
sampai feature  selection. Dalam  pengujian data  uji  yang  digunakan  yaitu  90:10,  80:20,
dan 70:30 dengan menggunakan K=3, 5, 7, 9, 11,  13,  dan  15. Output  klasifikasi  seperti pada Gambar 4 berikut ini.
Gambar  2. Tampilan TF.IDF
Gambar  3. Tampilan Feature Selection

## Gambar  4. Tampilan Hasil Klasifikasi
3.4. Nilai Akurasi Hasil  akurasi  pengujian  data  opini
menggunakan  perbandingan  90:10  dan  K=3 menghasilkan  akurasi  tertinggi  83.33%, precission 83.33%,  dan recall 83.33%. Tahapan  pengujian  nilai  akurasi  dengan menggunakan  metode modifed  k-nearest
neighbor .  Berikut  Gambar  5  tampilan confusion matrix pada pengujian.
Gambar  5. Tampilan Confusion Matrix Opini
Dalam  pengujian  data  opini  memiliki  grafik classification  report , Precission,  recall, dan score F1 Seperti Gambar 6.
Sedangkan  pengujian  data  balance dengan  perbandingan    90:10  dan  K=7 menghasilkan  akurasi  tertinggi  51.5%,
precission 53.5%,  dan recall 53.5% .
Tampilan  grafik confusion  matrix pada Gambar 7.
Gambar 8 tampilan grafik classification report,  precission,  recall, dan scor F1 pengujian data balance dengan perbandingan 90:10 menggunakan K=3.
Gambar  6. Grafik Classification Report Opini
Gambar  7. Grafik Confusion Matrix Balance
Pengujian  data  opini – non  opini  yang dilakukan  dengan  perbandingan  90:10  dan K=11 menghasilkan akurasi tertinggi 71.0%,
precission 71.0%, dan recall 71.0%. Berikut tampilan cconfusion matrix pada Gambar 10.
Gambar  8. Grafik Classification Matrix Balance
Gambar  9. Grafik Confusion Matrix Opini-
Nonopini
Berikut  tampilan  grafik classification report,  precission,  recall ,  dan  F1  pada pengujian data opini-non opini menggunakan perbandingan 90:10 dan K=11.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan
pengujian  metode Modified  K-Nearest Neighbor untuk  pengklasifikasian  kenaikan harga  Bahan  Bakar  Minyak  dengan tweet berbahasa  Indonesia  didapat  kesimpulan bahwa penggunaan metode MK-NN
mendapatkan  tingkat  akurasi  tertinggi  pada data opini sebesar 83.33% dengan perbandingan  90:10  dan  K=3,  Yang  artinya baik  dalam  penelitian  mengenai  kenaikan BBM.
5. Referensi
Amelia,  S.,  Nor  Hayati,  M.,  &  Prangga,  S.
(2022). Penerapan Metode Modified K- Nearest Neighbor Pada Pengklasifikasian  Status  Pembayaran
Kredit Barang Elektronik dan Furniture.
Gambar  10. Grafik Classification Report
Statistika , 22 (1), 95 – 104.
Anggraini, W. P., Utami, M. S., Berlianty, J. M.,  &  Sellya,  E.  (2021). Klasifikasi Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Kartu Prakerja di Indonesia .
13 (4).
Buntoro,  G.  A.  (2017).  Analisis  Sentimen
Calon  Gubernur  DKI  Jakarta  2017  Di
Twitter. INTEGER: Journal of Information Technology , 2 (1), 32 – 41. Firmansah, R. A., Indrajir, R. E., & Dazki, E. (2022).  Perancangan  Digital  Enterprise
Architect  Smart  course  Pada  Industri
Pendidikan. SATIN  -  Sains  Dan Teknologi Informasi , 8 (2). https://doi.org/10.33372/stn.v8i2.876 Nofiar,  A.,  &  Muhammad  Ridwan.  (2022).
Alat  Pendeteksi  Ketepatan  Penggunaan Masker Berbasis Arduino Menggunakan  Bahasa  Pemrograman Python. SATIN  -  Sains  Dan  Teknologi Informasi , 8 (1), 69 – 81. https://doi.org/10.33372/stn.v8i1.835 Nuriza, A., & Hidayat, N. (2020). Klasifikasi Review  Produk  Kecantikan  Pada Aplikasi Sociolla Menggunakan Algoritme Modified K-Nearest Neighbor ( MK-NN ) dengan
Pembobotan BM25 . 4 (10), 3426 – 3431. Paramitha,  A.  A.,  Indriati,  &  Sari,  Y.  A.
(2020).  Analisis  Sentimen  Terhadap Ulasan Pengguna MRT Jakarta Menggunakan  Information  Gain  dan Modified  K-Nearest  Neighbor. Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer , 4 (4), 1125 – 1132. Rozi,  F.  N.,  &  Sulistyawati,  D.  H.  (2019).
Klasifikasi Berita Hoax Pilpres Menggunakan  Metode  Modified  K-
Nearest  Neighbor  Dan  Pembobotan
Menggunakan  Tf-Idf. Konvergensi ,
15 (1).
Saputra, A. I., Oktavianto, H., Azizah, H., & Faruq, A. (2021). Penerapan Algoritma
Modified K-Nearest Neighbour (MKNN)  pada  Klasifikasi  Masa  Studi
Mahasiswa  Teknik  Informatika. Jurnal
Smart Teknologi , 3 (1), 2774 – 1702. Setiawan,  R.  (n.d.). Sentiment  Analysis  on River Normalization for Flood
Prevention  with  Modified  K-Nearest Neighbor (MKNN) .
TRISNO, M. O. H., Primartha, R., & Utami, A.  S.  (2020). Perbandingan  Kinerja Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Dan Modified  K-Nearest  Neighbor  Pada Klasifikasi Website Phishing .