## ANALISIS SENTIMEN TERKAIT OPINI MASYARAKAT TERHADAP PERKEMBANGAN E-SPORT MOBILE DI INDONESIA MENGGUNAKAN K NEAREST NEIGHBOR
Muhammad Kega Alamsyah 1) , Nunik Pratiwi* 2)
1. Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Indonesia
2. Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Indonesia
Article Info ABSTRAK Kata Kunci: E-sport; Game Online; K-Near- est neighbor; Analisis Sentimen; Twitter
Keywords: E-sport; Game Online; K-Nearest neighbor; Sentimen Analysis; Twitter
Article history: Received 2 December 2023 Revised 16 December 2023 Accepted 30 December 2023 Available online 1 March 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i1.4927
* Corresponding author. Nunik Pratiwi E-mail address: npratiwi@uhamka.ac.id
Fenomena E-sport mobile belakangan ini menjadi perbincangan pada kalangan masyarakat indonesia. banyak masyarakat berpendapat bahwa E-sport mobile ini merupakan sebuah bentuk hiburan baru dan menarik serta juga dapat membuka peluang bagi anak-anak muda yang ingin berkembang ke dunia profesional. Tetapi selain pendapat positif pasti ada juga pendapat negatif tentang E-sport mobile ini, banyak pendapat ini juga berasal dari para orang tua. Analisis sentimen berguna untuk mengolah data dari opini masyarakat luas dan mengklasifikasi opini atau pendapat tersebut ke dalam bentuk positif dan negatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana sentimen masayarakat terhadap perkembangan E-sport mobile di indonesia, apakah bidang ini mengarah ke hal yang positif atau negatif.  Pada penelitian ini data didapat dari tweet pada media sosial twitter, dan meggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor . Hasil sentimen yang didapat dari penelitian adalah didominasi oleh sentimen positif.  Pada proses Klasifikasi dibagi dua skenario yaitu pembagian data 70:30 dan 80:20, didapat hasil yang lebih optimal pada skenario dua yaitu pembagian data dengan rasio 80:20 dengan akurasi sebesar 84,66% dan hasil presisi, recall, dan f1-score yang lebih optimal dibandingkan dengan rasio 70:30 pada nilai uji K=5.

## ABSTRACT
The mobile E-sports phenomenon has recently become a topic of conver- sation among Indonesian people. Many people think that mobile E-sports is a new and interesting form of entertainment and can also open up op- portunities for young people who want to develop into the professional world. But apart from positive opinions, there are also negative opinions about mobile E-sports, many of these opinions also come from parents. Sentiment analysis is useful for processing data from public opinion and classifying these opinions into positive and negative forms. This research aims to find out how public sentiment is towards the development of mo- bile E-sports in Indonesia, whether this field is leading to something pos- itive or negative. In this study, data was obtained from tweets on Twitter social media, and used the K-Nearest Neighbor classification method. The sentiment results obtained from the research are dominated by posi- tive sentiment. In the classification process for part two of the scenarios, namely data sharing 70:30 and 80:20, more optimal results were ob- tained in scenario two, namely data sharing with a ratio of 80:20 with an accuracy of 84.66% and precision, recall and f1-score results. which is more optimal compared to the ratio of 70:30 at the test value K=5.

## I. P ENDAHULUAN
ENOMENA E-sport belakangan ini sedang ramai di masyarakat. Banyak developer yang berlomba-lomba menggunakan E-sport untuk meramaikan game buatan mereka, mulai dari game olahraga, FPS , sampai fighting [1]. E-sport adalah olahraga dengan peralatan elektronik seperti konsol game , komputer, dan handphone. Bidang ini memberikan gambaran bahwa sebuah game juga bisa menjadi kompetitif dan terorganisir [2]. Jenis olahraga ini sangat populer tidak hanya dikalangan anak-anak dan remaja, tetapi juga orang dewasa bahkan orang tua [3]. Banyak masyarakat kita yang juga memainkan game online , hal ini yang membuat E-sport muncul dan berkembang pesat hingga seperti sekarang [4]. Perkembangan teknologi yang sudah pesat ini membuat
F
olahraga tidak lagi tentang fisik tetapi juga bisa menggunakan teknologi atau bisa disebut dengan E-sport. Fenomena E-sport mobile juga tidak dapat diabaikan pada masa kini, games bukan hanya permainan belaka lagi, tetapi sekarang bisa dipertandingkan secara resmi dan sudah masuk dalam kategori E-sport [5] Banyak pihak yang mendukung berkembangnya E-sport mobile ini karena dianggap sebagai hiburan yang menarik dan menyenangkan. Tapi ada juga yang beranggapan bahwa E -sport mobile ini menyebabkan sifat kecanduan dan merugikan bagi yang memainkannya, mulai dari segi kesehatan hingga efek sosial dan emosional [6]. Berdasarkan [7], Indonesia berada di peringkat ketiga dalam jumlah pemain video game di dunia. Berdasarkan [8] Indonesia mempunyai 2.375 pemain aktif E-sport yang sudah mendapat hadiah uang pada sebanyak 1.074 turnamen dengan nilai 16.242.356,25 USD. Dengan game yang menjadi penghargaan tertinggi adalah game mobile yaitu Free Fire sebesar 3,712,043.57 USD dengan disusul dengan game mobile lainnya seperti MLBB,  dan PUBGM. Ini membuktikan bahwa E-sport mobile di Indonesia memiliki banyak peminat dan juga berdampak kepada perekonomian di Indonesia. Masalah kesehatan terkait penikmat internet yang sudah berlebihan juga permainan online sudah menjadi perhatian di dunia. Kecanduan game disebut sebagai kecanduan internet dalam beberapa literatur [9].
Analisis sentimen merupakan proses analisis opini seseorang berdasar peristiwa yang sedang terjadi, baik itu positif atau negatif. Biasanya pada analisis sentimen, nilai pada analisis sentimen dibagi menjadi tiga yaitu positif, negatif, dan netral. Sehingga dalam proses pembagian data dapat ditemukan sentimen yang positif dan sentimen negatif [10]. Tujuan analisis sentimen untuk menilai emosi dan pendapat terhadap suatu produk, atau layanan. Analisis sentimen banyak digunakan karena memiliki keuntungan dalam kecepatan pengolahan data karena analisis sentimen ini dapat dilakukan secara otomatis sehingga tidak memakan waktu yang lama [11]. Algoritma K-Nearest Neighbor adalah algoritma yang mengklasifikasi data berdasarkan tetangga yang terdekat [12]. Metode K-Nearest Neighbor melakukan klasifikasi dengan cara menghitung jarak terdekat atau kemiripan objek berdasarkan data training terhadap objek tersebut. K-Nearest Neighbor memiliki kelebihan dalam hal akurasi yang baik dalam perhitungan yang sudah diterapkan. Pada perbandingan antara K-Nearest Neighbor dan naïve bayes dalam penelitian ini, hasil akurasi yang didapat algoritma naïve bayes sebesar 75,30% dan K-Nearest Neighbor sebesar 86,09%. Ini memberi hasil bahwa metode K-Nearest Neighbor lebih akurat dalam hal klasifikasi pada penelitian ini  [13]. Algortima K-Nearest Neighbor ini adalah salah satu algoritma yang sederhana karena dalam hal klasifikasinya mampu memberikan hasil yang optimal dan juga signifikan. Algoritma ini mudah dipahami dan mudah dipelajari, dan juga efektif pada data pelatihan yang besar [13].
Dalam penelitian [11], peneliti mecari nilai sentimen dan akurasi dari feedback layanan gojek melalui X(Twiiter). setelah dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor , didapat akurasi sebesar 79,43% dengan nilai K yang diuji yaitu K= 15. Dalam penelitian selanjutnya [15] mengenai analisis sentimen E- sport sebagai kurikulum pendidikan dengan bantuan module smote hasil akurasi klasifikasi naïve bayes sebesar 70.32%, sedangkan untuk support vector machine sebesar 66.92%, dari hasil akurasi kedua klasifikasi tersebut dapat disimpulkan bahwa kurikulum E-sports dalam pendidikan belajar siswa bisa membawa siswa ke arah yang lebih baik. Pada penelitian [10],  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, yang bertujuan untuk mencari pendapat positif atau negatif pada media sosial facebook. Dari 200 data didapat sentimen negatif lebih dominan, dan saat klasifikasi data menggunakan RapidMiner didapat akurasi sebesar 87%. Selanjutnya dalam penelitian [16], di penelitian ini peneliti menggunakan metode latent dirichlet allocation, tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui ulasan video game lokal yang ada pada steam. Menggunakan rapidminer dan RStudio didapat hasil akurasi sebesar 75.45% dan di dominan oleh sentimen positif sebesar 69.8%. Disebutkan dalam penelitian [17] tentang pandangan masyarakat tentang vaksid Covid-19. Dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor , klasifikasi KNN dilakukan dan didapat nilai akurasi sebesar 79,25% dengan K-fold 10 dan KNN 5, dengan didominasi oleh sentimen positif.
Berdasarkan penjelasan tentang penelitian terkait diatas, alasan peneliti menggunakan algoritma KNN karena dari segi akurasi lebih optimal dibanding jenis algoritma yang lain seperti naïve bayes , Latent Dirichlet Allocation , Support Vector Machine dan algoritma K-Nearest Neighbor dapat mudah dipelajari dan dipahami. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana tanggapan masyarakat Indonesia terhadap perkembangan E- sport mobile di Indonesia apakah positif atau negatif berdasarkan dari tweet dari X(Twitter) dan dianalisis dengan algrotimat K-Nearest Neighbor . Penelitian ini diharapkan dapat membantu peneliti lain yang ingin membahas tentang E-sport sebagai referensi dan juga bisa melengkapi literatur terkait yang sudah ada sebelumnya.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Alur Penelitan
Alur penelitian akan menjelaskan bagaimana tahapan yang akan dilakukan pada penelitian ini. Alur penelitian dapat dilihat dengan gambar seperti pada gambar 1:

## B. Crawling Data
Tahap pertama adalah crawling data , tahap ini merupakan teknik mengumpulkan data dari suatu database seperti cvontohnya adalah dari X(Twitter) yang hasilnya adalah user dan tweet dari user tersebut. [18]. Data tweet diambil menggunakan python dengan module snscrape , module ini memudahkan proses crawling data karena tidak lagi membutuhkan API dari X(Twitter). Data tweet adalah data dunia nyata yang dapat digunakan untuk melacak tren dan perilaku konsumen secara cepat dan akurat. Data ini dapat memberikan gambaran yang lebih akurat tentang perilaku konsumen daripada data yang dikumpulkan melalui survei atau penelitian lain. [19].

## C. Preprocessing
Di tahapan ini adalah tahapan yang biasanya dilakukan setelah mendapatkan data dari proses crawling, tahapan preprocessing dilakukan untuk mengolah teks yang sudah diambil dari tweet user . Karena data mentah yang didapat dari proses sebelumnya itu terkadang masih ada penggunaan kata yang kurang dan karakter yang tidak diperlukan dalam proses klasifikasi [20]. Tahapan preprocessing teks:
1. Cleansing , tahap menghapus karakter yang tidak diperlukan pada analisis, karakter yang dihilangkan adalah karakter yang tidak diperlukan yang menyebabkan kekeliruan [21].
2. Case folding , tahapan ini menghilangkan huruf kapital yang ada pada teks tweet menjadi huruf kecil sehingga pada tweet semua teks menjadi huruf kecil [22].
3. Tokenizing , tahap ini membagi teks kalimat menjadi beberapa bagian yang dipisahkan oleh spasi dan koma menjadi seperti token, tahapan ini dilakukan untuk analisis teks [23].
4. Stopword removal , menghapus kata umum yang muncul dalam jumlah besar dalam teks dan biasanya tidak memiliki makna [24].
5. Stemming , proses ini menghilangkan sufiks, prefix, konfiks sehingga nanti yang didapat adalah kata dasar [25].

## D. Pembobotan TF-IDF
Term frequency-inverse document frequency atau tf-idf adalah metode yang menghitung bobot kata berdasarkan frekuensi kemunculan kata tersebut dalam suatu dokumen dan frekuensi kemunculan kata tersebut dalam seluruh dokumen. Metode ini ada dari gabungan term frequency dan inverse document frequency . Dimana term frequency adalah banyaknya jumlah term yang muncul pada dokumen, jumlah munculnya juga berbanding lurus dengan pem- bobotan. Lalu inverse document frequency digunakan untuk mengukur relevansi kata terhadap suatu dokumen [26]. 𝑤𝑤 𝑖𝑖 , 𝑗𝑗 = 𝑡𝑡𝑓𝑓 𝑖𝑖 , 𝑗𝑗 × log( 𝑁𝑁 𝑑𝑑𝑓𝑓 𝑖𝑖 +1 ) (1) Tf i,j = banyak kata-i pada dokumen-j
N = total dokumen df i = banyak dokumen yang mengandung kata ke-i
E. K-Nearrest Neighbor
K-Nearest Neighbor adalah suatu metode klasifikasi yang dalam penentuan hasil klasifikasinya, K-Nearest Neighbor ini melihat jarak terdekat objek dengan masing-masing kelompok. Metode ini juga terbilang mempunyai kelebihan dalam hal tingkat akurasi yang tinggi [27]. Dengan menggunakan dua skenario pembagian data dan nilai uji K = 3, K = 4, K = 5, Evaluasi menggunakan dua pembagian data yaitu 70:30 dan 80:20, penggunaan dua pembagian data untuk mengetahui model rasio yang kinerja hasil klasifikasi yang paling baik [28] Pada penelitian ini perhitungan jarak menggunakan metode Euclidean Distance . metode ini mempunya penerapan yang luas,
Gambar. 1.  Alur Penelitian
karena dapat digunakan dalam berbagai aplikasu juga clustering , klasifikasi, dan pengelompokan data. berikut ru- mus menghitung Euclidean Distance . 𝑑𝑑 𝑖𝑖 = �∑ ( 𝑋𝑋 2𝑖𝑖 − 𝑋𝑋 1𝑖𝑖 ) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (2)

## 𝑋𝑋
2 𝑖𝑖 = jarak data training ke-i
𝑋𝑋 1 𝑖𝑖 = jarak data test ke-i n  = banyak data training i  = baris ke-i
F. Evaluasi
Pada tahap evaluasi ini menggunakan confusion matrix dalam mengukur nilai seperti accuracy, recall, dan pre- cision . Accuracy adalah nilai antara nilai prediksi yang benar dengan nilai aktual. Precision adalah nilai prediksi
dan data yang diinginkan. Recall merupakan nilai prediksi yang benar dengan nilai benar yang aktual [29]. Setelah confusion matrix juga ada visualisasi yang berguna untuk melihat data yang sudah di olah dalam bentuk grafik [30]. Berikut pada gambar 2 contoh confusion matrix .
TP ( True Positive ) = Data positif yang diprediksi positif.
TN ( True Negatif ) = Data negatif yang diprediksi negatif. FP ( False Positif ) = Data negatif yang diprediksi positif.
FN ( False Negatif ) = Data positif yang diprediksi negatif.
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 = TP+TN TP+FP+FN+TN (3)
𝑃𝑃𝐴𝐴𝑃𝑃𝐴𝐴𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = TP TP+FP (4) 𝑅𝑅𝑃𝑃𝐴𝐴𝐴𝐴𝑅𝑅𝑅𝑅 = TP TP+FN (5)
𝐹𝐹 1 𝑃𝑃𝐴𝐴𝑃𝑃𝐴𝐴𝑃𝑃 = 2 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅∗𝑝𝑝𝑝𝑝𝑅𝑅𝑅𝑅𝑖𝑖𝑝𝑝𝑝𝑝𝑖𝑖𝑝𝑝𝑛𝑛 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅+𝑝𝑝𝑝𝑝𝑅𝑅𝑅𝑅𝑖𝑖𝑝𝑝𝑝𝑝𝑖𝑖𝑝𝑝𝑛𝑛 = 2TP 2TP+FN+FP (6)

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pembahasan
Pada penelitian ini menggunakan algortima K-Nearest Neighbor , penelitian tentang opini masyarakat tentang E- sport mendapat hasil akurasi sebesar 84,66 % pada rsasio 80:20 di pengujian K= 5. Berdasarkan pembahasan sebelumnya, ada beberapa penelitian yang sejenis tentang analisis sentimen. Kelebihan K-Nearest Neighbor adalah dapat mencapai tingkat akurasi yang tinggi [31]. Pada penelitian [13] yang menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor . Algoritma K-Nearest Neighbor menunjukan hasil yang lebih baik dan akurat dibandingkan dengan Naïve Bayes Classifier. Pada penelitian lainnya [31], akurasi yang didapat dari klasifikasi algortima K-Nearest Neighbor dengan menggunakan RapidMiner  sebesar 87%. Berdasarkan pembahasan sebelumnya, algortima K-Nearest Neighbor adalah algortima yang dapat memberikan hasil yang optimal dalam klasifikasi.
Gambar. 2.  Confussion Matrix

## B. Hasil
1) Pengumpulan Data
Data dikumpulkan dari media sosial X(Twitter) dengan mengambil tweet dari pengguna. Data diambil dengan cara crawling data menggunakan python dengan module snscrape , dengan module ini pengambilan data di X(Twit- ter) tidak perlu menggunakan API. Kata kunci yang digunakan dalam pengambilan data adalah “ e-sport mobile ”, dan “ e-sport Indonesia”. X(Twitter) digunakan sebagai sumber pengambilan data karena proses pengambilan datanya yang mudah. Data tweet di ambil pada tahun 2022 dari bulan Januari sampai Desember dengan total jumlah data sebesar 1.868 data tweet . Jumlah data tersebut dipilih dikarenakan untuk menimalisir banyaknya pengurangan data pada proses preprocessing . Hasil crawling data dapat dilihat pada Tabel 1.
2) Preprocessing Setelah proses crawling data dilakukan dan data diperoleh, selanjutnya dilakukan proses preprocessing untuk mengolah data mentah yang sebelumnya didapatkan melalui proses seperti cleaning, case folding, tokenizing, stop- word, dan stemming .
Cleaning dilakukan untuk mengurangi atau menghilang kata-kata yang tidak diperlukan dalam klasifikasi nanti seperti simbol, tanda baca, tautan terkait, ataupun emoticon pada teks tweet . Berikut pada Tabel 2 adalah contoh cleaning .
Setelah melakukan cleaning, proses selanjutnya adalah case folding . Case folding dilakukan untuk merubah semua teks menjadi lowercase , karena saat awal tweet diambil menggunakan crawling dalam tweet masih terdapat huruf kapital diantara tweet yang diambil. Berikut contoh pada Tabel 3 untuk hasil dari case folding .
T ABEL 1
H ASIL C RAWLING DATA Username Text multiakgae b'Atlet e-sport Indonesia kalo mau terkenal di kancah e-sport yang lebih global, mesti coba  fighting game, karena lemahnya olahraga di Indo in general aja tuh ker- jasama team. Masalah akarnya selain mesti ngepush fighting game jadi populer ya mesti dapet suntikan bansos dari menpora' LiZhiquan23 b'Anak muda Indonesia sangat menyukai e- sport. https://t.co/QwJicCfEQi' Awanmalangit b'Buat yang senang bermain game kini asah terus aja hobi kalian tersebut supaya bisa menjadi e-sport profesional. Namun seperti apa perkembangan e-sport di Indonesia? Baca pada artikel Kak @april_hamsa beri- kut ini. https://t.co/yjyUX5uRHH
#bwbplus'
T ABEL 2 C LEANING Sebelum Sesudah b'Atlet e-sport Indonesia kalo mau terkenal di kancah e-sport yang lebih global, mesti coba fighting game, ka- rena lemahnya olahraga  di Indo in general aja tuh kerjasama team. Ma- salah akarnya selain mesti ngepush fighting game jadi populer ya mesti dapet suntikan bansos dari menpora' Atlet sport Indonesia kalo mau terkenal kancah sport yang lebih global mesti coba fighting game karena lemahnya olahraga Indo general aja tuh kerjasama team Masalah akarnya selain mesti ngepush fighting game jadi populer mesti dapet suntikan bansos dari men- pora
T ABEL 3

## CASE FOLDING
Sebelum Sesudah Atlet sport Indonesia kalo mau terkenal kancah sport yang lebih global mesti coba fighting game karena lemahnya olahraga Indo general aja tuh ker- jasama team Masalah akarnya selain mesti ngepush fighting game jadi populer mesti dapet suntikan bansos dari menpora atlet sport indonesia kalo mau terke- nal kancah sport yang lebih global mesti coba fighting game karena lemahnya olahraga indo general aja tuh kerjasama team masalah akarnya selain mesti ngepush fighting game jadi populer mesti dapet suntikan bansos dari menpora
Pada tahap tokeninzing ini membagi atau memisahkan kalimat menjadi per kata. Dengan menggunakan library nltk Pada tahap tokeninzing ini membagi atau memisahkan kalimat menjadi per kata. Dengan menggunakan library nltk tokenize dan mengimport word tokenize pada python. Contoh tokenizing dapat dilihat pada Tabel 4.
Berikutnya adalah stopword, Stopword berfungsi untuk menghilangkan kata yang tidak sesuai dengan kamus indonesia ata menghilangkan kata yang tidak memiliki arti seperti ‘yang’, ‘krn’, ‘nya’, ‘sdh’, dan lain-lain. Kata- kata tersebut dihapus menggunakan library nltk corpus dengan mengimport stopwords . Berikut adalah contoh stopword yang ada pada Tabel 5.
Tahap selanjutnya setelah stopword adalah normalisasi, tahap ini berguna untuk menghilangkan kata alay atau salah eja dengan kata yang benar. Contoh seperti ‘indo’ menjadi ‘indonesia’ dengan menggunakan kamus colloquial indonesian lexicon pada python sebagai acuan dalam merubah kata. Berikut adalah contoh tweet yang di normalisasi pada Tabel 6.
Terakhir ada tahap stemming , dimana tahap ini berfungsi untuk menghilangkan imbuhan pada kata dan merubahnya menjadi kata dasar seperti ‘per’, ‘ber’, ‘men’. Imbuhan dihilangkan dengan menggunakan module sastrawi. Kemudian setelah imbuhan dihilangkan proses selanjutnya adalah menghilangkan kurung siku. Pada Tabel 7 berikut adalah contoh dari hasil stemming .
T ABEL 5 STOPWORD Sebelum Sesudah ['atlet', 'sport', 'indonesia', 'kalo', 'mau', 'terkenal', 'kancah', 'sport', 'yang', 'lebih', 'global', 'mesti', 'coba', 'fighting', 'game', 'karena', 'lemahnya', 'olahraga', 'indo', 'general', 'aja', 'tuh', 'kerjasama', 'team', 'masalah', 'akarnya', 'selain', 'mesti', 'ngepush', 'fighting', 'game', 'jadi', 'populer', 'mesti', 'dapet', 'sunti- kan', 'bansos', 'dari', 'menpora'] ['atlet', 'sport', 'indonesia', 'terkenal', 'kancah', 'sport', 'global', 'mesti', 'co- ba', 'fighting', 'game', 'lemahnya', 'olahraga', 'indo', 'general', 'kerjasa- ma', 'team', 'akarnya', 'mesti', 'ngepush', 'fighting', 'game', 'populer', 'mesti', 'dapet', 'suntikan', 'bansos', 'menpora'] T ABEL 4 TOKENIZING Sebelum Sesudah atlet sport indonesia kalo mau terkenal kancah sport yang lebih global mesti coba fighting game karena lemahnya olahraga indo general aja tuh kerjasama team masalah akarnya selain mesti ngepush fighting game jadi populer mesti dapet suntikan bansos dari men- pora ['atlet', 'sport', 'indonesia', 'kalo', 'mau', 'terkenal', 'kancah', 'sport', 'yang', 'lebih', 'global', 'mesti', 'coba', 'fighting', 'game', 'karena', 'lemahnya', 'olahraga', 'indo', 'general', 'aja', 'tuh', 'kerjasama', 'team', 'masalah', 'akarnya', 'selain', 'mesti', 'ngepush', 'fighting', 'game', 'jadi', 'populer', 'mesti', 'dapet', 'suntikan', 'bansos', 'dari', 'menpora']
T ABEL 6 N ORMALISASI Sebelum Sesudah ['atlet', 'sport', 'indonesia', 'terkenal', 'kancah', 'sport', 'global', 'mesti', 'coba', 'fighting', 'game', 'lemahnya', 'olahraga', 'indo', 'general', 'kerjasama', 'team', 'akarnya', 'mesti', 'ngepush', 'fighting', 'game', 'populer', 'mesti', 'dapet', 'suntikan', 'bansos', 'menpora'] ['atlet', 'sport', 'indonesia', 'terkenal', 'kancah', 'sport', 'global', 'mesti', 'co- ba', 'fighting', 'game', 'lemahnya', 'olahraga', 'indonesia', 'general', 'ker- jasama', 'team', 'akarnya', 'mesti', 'ngepush', 'fighting', 'game', 'populer', 'mesti', 'dapat', 'suntikan', 'bansos', 'menpora']
3) Labelling Data Setelah preprocessing selesai, tahap selanjutnya adalah labelling data. Pelabelan dilakukan secara auto dengan module vader lexicon , jadi data harus di translate terlebih dahulu ke bahasa inggris. Setelah data diubah kedalam bahasa inggris, akan dilakukan pemberian skor dan penjumlahan skor untuk melihat apakah data bernilai positif atau negatif. Setelah data selesai dinilai positif atau negatif, kolom translate bahasa inggris akan dihapus lagi. Vader lexicon dapat memberikan hasil penilaian yang cukup baik pada teks bahasa inggris dan juga pada teks sosial media yang singkat seperti pada X(Twitter). Berikut adalah contoh labelling pada Tabel 8.
4) Pembobotan TF-IDF
Pada tahap ini, pembobotan dilakukan dengan menggunakan TF-IDF. Perhitungan ini dilakukan dengan module dari sklearn.tfidfvectorizer . berikut pada Gambar 3 adalah contoh dari pembobotan TF-IDF.
Dalam TF-IDF ini bertujuan untuk mengekstrak kata ke dalam bentuk numerik agar dapat lanjut ketahap selan- jutnya. Nilai dari term(kata) sering muncul dalam dokumen, semakin banyak kemunculannya, maka semakin ber- bobot nilai yang akan diperoleh [32]
Contoh perhitungan dari TD-IDF menggunakan persamaan 1, menghitung kata machine pada dokumen 1: D1: "Machine learning is fascinating. Machine learning is a subfield of artificial intelligence."

## T ABEL 8
LABELLING DATA Teks Sentimen atlet sport indonesia kenal kancah sport global mesti coba fighting game lemah olahraga indonesia general kerjasama team akar mesti ngepush fighting game populer mesti dapat sunti bansos menpora Negatif timnas sport indonesia tekad raih gelar juara sea games kam- boja kirim atlet turun total nomor tanding timnas esport indo- nesia target medali emas kamboja Positif siapa bilang main game tuh cuma buat hiburan sekarang main game itu bisa jadi atlet sport lho gak cuma berprestasi tapi menghasilkan materi seperti apa perkembangan sport indone- sia Positif
Gambar. 3. Pembobotan TF-IDF
T ABEL 7 S TEMMING Sebelum Sesudah ['atlet', 'sport', 'indonesia', 'terkenal', 'kancah', 'sport', 'global', 'mesti', 'co- ba', 'fighting', 'game', 'lemahnya', 'olahraga', 'indonesia', 'general', 'kerjasama', 'team', 'akarnya', 'mes- ti', 'ngepush', 'fighting', 'game', 'populer', 'mesti', 'dapat', 'suntikan', 'bansos', 'menpora'] atlet sport indonesia kenal kancah sport global mesti coba fighting game lemah olahraga indonesia general kerjasama team akar mesti ngepush fighting game populer mesti dapat sunti bansos menpora
D2: "Artificial intelligence is evolving rapidly."
𝑤𝑤 𝑖𝑖 , 𝑗𝑗 = 𝑡𝑡𝑓𝑓 𝑖𝑖 , 𝑗𝑗 × log( 𝑁𝑁 𝑑𝑑𝑓𝑓 𝑖𝑖 +1 ) = 2 13 ∗ log �
2 2+1 � = 2 13 ∗ 0 = 0

## Hasil dari TF-IDF kata “machine” adalah 0
5) K-Nearest Neighbor
Selanjutnya ada tahap klasifikasi yang pada penelitian ini menggunakan K-Nearest Neighbor . Menggunakan module sklearn.neighbors , nilai tetangga atau neighbor yang di uji adalah K=3, 4, 5, dengan dua skenario pemba- gian data yaitu 70:30 dan 80:20. kemudian perhitungan jarak menggunakan euclidean distance. Pada penelitian [33] menggunakan metode K-Nearest Neighbor dengan nilai uji validasi yang digunakan yaitu K = 3 sampai 9, dapat memberi hasil accuracy yang memuaskan. Dengan K=3 sebesar 80,66% dan K=5 sebesar 75%.  Pada penelitian [10], diketahui bahwa K=4 memberikan hasil yang cukup bagus dengan accuracy sebesar 82.00%. Pada Gambar 4 adalah contoh dari pengklasifikasian KNN.
6) Evaluasi Evaluasi menggunakan metode confusion matrix dengan mengguakan library sckit-learn dengam module sklearn.metrics . confusion matrix akan menghitung nilai dari Accuracy , Precision , Recall, dan F1-score . Dengan skenario pembagian rasio pertama 70:30, dan nilai K yang digunakan untuk di uji adalah K= 3, K= 4, K= 5. Pada penelitian ini didapatkan hasil terbaik berada pada K= 5, dengan Accuracy sebesar 84,08%, Precision 86,74%, Recall 96,10%, dan F1-score 91,18%, dibanding dengan nilai K = 3, dan K = 4 yang mendapat hasil dibawah K=5. Untuk hasil klasifikasi dan confusion matrix dapat dilihat pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Adapun perhitungan accuracy dengan persamaan 3, precision dengan persamaan 4, recall dengan persamaan 5, F1-score dengan persamaan 6.

## 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 =
TP+TN TP+FP+FN+TN = 419+9 419+17+64+9 = 𝐴𝐴 = 0.840
Gambar. 4. K-Nearest Neighbor
Gambar. 5. Hasil Klasifikasi rasio 70:30
Gambar. 6. Confussion Matrix rasio 70:30 81
𝑃𝑃𝐴𝐴𝑃𝑃𝐴𝐴𝑖𝑖𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = TP TP+FP = 419 419+64 = 419 483 = 0,867
𝑅𝑅𝑃𝑃𝐴𝐴𝐴𝐴𝑅𝑅𝑅𝑅 = TP TP+FN = 419 419+17 = 419 436 = 0.96 1
𝐹𝐹 1 𝑃𝑃𝐴𝐴𝑃𝑃𝐴𝐴𝑃𝑃 = 2TP 2TP+FN+FP = 838 919 =  0.911
Selanjutnya di skenario kedua, pembagian rasio 80:20 dengan nilai K yang akan diuji sama seperti sebelumnya yaitu K= 3, K= 4, K= 5. Didapatkan hasil yang terbaik pada nilai uji K= 5 dengan Accuracy sebesar 84,66%, Precision 87,30%, Recall 96,24%, dan F1-score 91,55%. Hasil klasifikasi dan confussion matrix dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8.

## 𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 =
TP+TN TP+FP+FN+TN = 282+5 282+11+41+5 = 287 339 = 0.846
𝑃𝑃𝐴𝐴𝑃𝑃𝐴𝐴𝑖𝑖𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = TP TP+FP = 282 282+41 = 282 323 = 0,873
𝑅𝑅𝑃𝑃𝐴𝐴𝐴𝐴𝑅𝑅𝑅𝑅 = TP TP+FN = 282 282+11 = 282 293 = 0.962
𝐹𝐹 1 𝑃𝑃𝐴𝐴𝑃𝑃𝐴𝐴𝑃𝑃 = 2TP 2TP+FN+FP = 564 616 =  0.915
Dari hasil kedua skenario, didapat bahwa skenario kedua yaitu pembagian rasio 80:20 lebih optimal dibanding 70:30 (skenario pertama). karena pada pembagian rasio 80:20, didapat Accuracy, Precision, Recall, dan F1-score yang terbaik dibanding rasio 70:30.
Kemudian selanjutnya dilakukan visualisasi untuk dapat menampilkan data yang sudah diolah dengan bentuk grafik ataupun bagan. Pada grafik ini menampilkan hasil labelling sentimen dari data yang didapat. Grafik perbandingan dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar. 7. Hasil Klasifikasi rasio 80:20
Gambar. 8. Confussion Matrix rasio 80:20
Kemudian pada Gambar 10, ditunjukan wordcloud yang menampilkan kata-kata apa yang sering muncul pada opini masyarakat mengenai E-sport mobile . Frekuensi jumlah kata yang diambil dalam wordcloud ini sebesar 1000 kata, dengan kata “ sport ” yang menempati urutan pertama dengan jumlah kemunculan sebesar 1.892 kali dan kata “indonesia” sebanyak 927 kali.
Berdasarkan hasil yang sudah didapat, diketahui bahwa sentimen masyarakat mengenai perkembangan E-sport mobile di indonesia mengarah kepada sentimen positif. Untuk dua skenario yang dilakukan diketahui bahwa rasio 80:20 lebih optimal dibanding dengan 70:30. Dikarenakan ruang lingkup yang hanya terbatas pada mobile dan Indonesia saja, diharapkan peneliti selanjutnya agar bisa menambah ruang lingkup tidak hanya terikat di Indonesia saja dan juga bisa menambah ruang lingkup tidak hanya pada E-sport mobile .

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan, data yang terkumpul dari hasil crawling sebesar 1.868 data, setelah dilakukan proses preprocessing data menjadi 1.696 data. Setelah melakukan proses labelling , berikutnya adalah tahap klasifikasi dengan menggunakan dua skenario split data yaitu 70:30 dan 80:20. Diketahui bahwa hasil dari banyaknya sentimen positif berjumlah 1464 dan negatif berjumlah 231. Dalam penelititan ini metode yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor dan perhitungan jarak menggunakan euclidean distance dengan nilai uji tetangga sebesar K= 3, K= 4, K= 5.  Dari ketiga nilai K yang diuji dengan ke dua skenario, didapat hasil yang optimal pada skenario kedua yaitu 80:20 dengan nilai uji K= 5 hasil performa yang didapat Accuracy sebesar
84,66%, Precision 87,30%, Recall 96,24%, dan F1-score 91,55%. Jika dilihat dari hasil sentimen yang sudah didapat, diketahui bahwa perkembangan E-sport mobile di Indonesia dominan kepada sentimen positif. Kekurangan dalam penelitian ini adalah lingkup yang diambil dalam pembahasan hanya terbatas pada E-sport mobile , jadi diharap pada peneliti yang akan melanjutkan penelitian ini bisa mengambil lingkup yang lebih luas lagi, dan bisa menambah data antara positif dan negatif yang lebih seimbang agar proses klasifikasi menjadi lebih optimal.
Gambar. 9. Grafik Perbandingan Sentimen
Gambar. 10. Wordcloud

## D AFTAR P USTAKA
[1] F. Kurniawan, “E-Sport dalam Fenomena Olahraga Kekinian,” Jorpres (Jurnal Olahraga Prestasi) , vol. 15, no. 2, pp. 61–66, Jan. 2020, doi: 10.21831/jorpres.v15i2.29509.
[2] R. Qomarrullah, S. A. Kesumawati, S. Suratni, U. Pakasi, T. S. Guntoro, and L. W. S, “Sosialisasi tentang E-sport pada Mahasiswa S1 Penjask- esrek Universitas Binadarma Palembang sebagai Peluang Bisnis Digital Masa Depan,” Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia , vol. 2, no. 4, pp. 1319– 1324, Jul. 2022, doi: 10.54082/jamsi.428.
[3] S. Nugroho, S. Sumarjo, A. Nasrulloh, and K. W. Pratama, “Impact of e-sport games on the character building and sports culture,” Jurnal Keo- lahragaan , vol. 10, no. 1, pp. 91–100, Apr. 2022, doi: 10.21831/jk.v10i1.48310.
[4] Indri, “Perkembangan Esports di Indonesia Sampai Tahun 2020,” INDOESPORTS. Accessed: Oct. 08, 2023. [Online]. Available: https://www.in- doesports.com/news/esports-bisnis/perkembangan-esports-indonesia-sampai-tahun-2020
[5] K. Prawajasena, “Elektronik Sports Jurnalistik dalam Acara" eSports Star Indonesia",” Prosiding Konferensi Nasional Komunikasi , vol. 3, no. 1, pp. 29–39, 2020.
[6] K. Azwar and M. Mailindawati, “DAMPAK ESPORT GAMES TERHADAP TINGKAT EMOSIONAL DAN PRESTASI BELAJAR REMAJA DI KOTA LHOKSEUMAWE PROVINSI ACEH TAHUN 2020,” Visipena , vol. 11, no. 2, pp. 255–265, Dec. 2020, doi: 10.46244/vi- sipena.v11i2.1208.
[7] Vika Azkiya Dhini, “Jumlah Gamers Indonesia Terbanyak Ketiga di Dunia.” Accessed: Oct. 08, 2023. [Online]. Available: https://data- boks.katadata.co.id/datapublish/2022/02/16/jumlah-gamers-indonesia-terbanyak-ketiga-di-dunia
[8] “Indonesia,” Esport Earnings. Accessed: Nov. 15, 2023. [Online]. Available: https://www.esportsearnings.com/countries/id
[9] E. F. Mumtaz, S. K. Ragamustari, and F. B. Hirawan, “The Impact of the E-Sport Curriculum Toward Online Game Addiction,” TAZKIYA: Jour- nal of Psychology , vol. 9, no. 1, pp. 29–39, May 2021, doi: 10.15408/tazkiya.v9i1.19986.
[10] A. Tanggu Mara, E. Sediyono, and H. Purnomo, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Metode Pembelajaran Da- lam Jaringan (DARING) Di Universitas Kristen Wira Wacana Sumba,” Jointer - Journal of Informatics Engineering , vol. 2, no. 01, pp. 24–31, Jun. 2021, doi: 10.53682/jointer.v2i01.30.
[11] F. Rizqi Irawan, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNA GOJEK MENGGUNAKAN METODE K-NEARSET NEIGHBORS,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 62–68, Apr. 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.4267.
[12] Yunitasari, H. S. Hopipah, and R. Mayasari, “Optimasi Backward Elimination untuk Klasifikasi Kepuasan Pelanggan Menggunakan Algoritme k- nearest neighbor (k-NN) and Naive Bayes,” Technomedia Journal , vol. 6, no. 1, pp. 99–110, Jul. 2021, doi: 10.33050/tmj.v6i1.1531.
[13] M. F. El Firdaus, N. Nurfaizah, and S. Sarmini, “Analisis Sentimen Tokopedia Pada Ulasan di Google Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 5, pp. 1329–1336, 2022.
[14] E. W. Sholeha, S. Yunita, R. Hammad, V. C. Hardita, and K. Kaharuddin, “Analisis Sentimen Pada Agen Perjalanan Online Menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor,” JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , vol. 3, no. 4, pp. 203–208, Jan. 2022, doi: 10.35746/jtim.v3i4.178.
[15] R. Ardianto, T. Rivanie, Y. Alkhalifi, F. S. Nugraha, and W. Gata, “SENTIMENT ANALYSIS ON E-SPORTS FOR EDUCATION CURRICULUM USING NAIVE BAYES AND SUPPORT VECTOR MACHINE,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi , vol. 13, no. 2, pp. 109– 122, Jul. 2020, doi: 10.21609/jiki.v13i2.885.
[16] M. Y. Febrianta, S. Widiyanesti, and S. R. Ramadhan, “Analisis Ulasan Indie Video Game Lokal pada Steam Menggunakan Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Berbasis Latent Dirichlet Allocation,” Journal of Animation and Games Studies , vol. 7, no. 2, pp. 117–144, Oct. 2021, doi: 10.24821/jags.v7i2.5162.
[17] D. Apriliani, A. Susanto, M. F. Hidayattullah, and G. W. Sasmito, “Sentimen Analisis Pandangan Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid 19 Menggunakan K-Nearest Neighbors,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , vol. 8, no. 1, pp. 34–37, Jan. 2023, doi: 10.30591/jpit.v8i1.4759.
[18] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twit- ter,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[19] F. F. Mailoa, “Analisis sentimen data twitter menggunakan metode text mining tentang masalah obesitas di indonesia,” Journal of Information Systems for Public Health , vol. 6, no. 1, p. 44, Oct. 2021, doi: 10.22146/jisph.44455.
[20] D. Alita, Y. Fernando, and H. Sulistiani, “IMPLEMENTASI ALGORITMA MULTICLASS SVM PADA OPINI PUBLIK BERBAHASA INDONESIA DI TWITTER,” Jurnal Tekno Kompak , vol. 14, no. 2, p. 86, Aug. 2020, doi: 10.33365/jtk.v14i2.792.
[21] F. Sidik, I. Suhada, A. H. Anwar, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Jurnal Linguistik Komputasional (JLK) , vol. 5, no. 1, p. 34, Apr. 2022, doi: 10.26418/jlk.v5i1.79.
[22] W. Yulita, “Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi , vol. 2, no. 2, p. 1, Aug. 2021, doi: 10.33365/jdmsi.v2i2.1344.
[23] A. N. Ulfah and M. K. Anam, “Analisis Sentimen Hate Speech Pada Portal Berita Online Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” JATISI
(Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 7, no. 1, pp. 1–10, Apr. 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i1.196.
[24] A. Santosa, I. Purnamasari, and R. Mayasari, “Pengaruh Stopword Removal dan Stemming Terhadap Performa Klasifikasi Teks Komentar Kebijakan New Normal Menggunakan Algoritma LSTM,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , vol. 6, no. 1, pp. 81–93, 2022.
[25] E. A. Lisangan, A. Gormantara, and R. Y. Carolus, “Implementasi Naive Bayes pada Analisis Sentimen Opini Masyarakat di Twitter Terhadap Kondisi New Normal di Indonesia,” KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 2, no. 1, Apr. 2022, doi: 10.24002/konste- lasi.v2i1.5609.
[26] H. C. Husada and A. S. Paramita, “Analisis Sentimen Pada Maskapai Penerbangan di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika , vol. 10, no. 1, pp. 18–26, Feb. 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
[27] D. Pajri, Y. Umaidah, and T. N. Padilah, “K-Nearest Neighbor Berbasis Particle Swarm Optimization untuk Analisis Sentimen Terhadap Tokope- dia,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 6, no. 2, Aug. 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2658.
[28] R. L. Atimi and Enda Esyudha Pratama, “Implementasi Model Klasifikasi Sentimen Pada Review Produk Lazada Indonesia,” Jurnal Sains dan Informatika , vol. 8, no. 1, pp. 88–96, Jul. 2022, doi: 10.34128/jsi.v8i1.419.
[29] S. D. Fritama, Y. R. Ramadhan, and M. A. Komara, “Analisis Sentimen Review Produk Acne Spot Treatment di Female Daily Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 1, pp. 134–143, 2023.
[30] J. F. Sianipar, Y. R. Ramadhan, and I. Jaelani, “Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 1, pp. 360–367, 2023.
[31] A. Tanggu Mara, E. Sediyono, and H. Purnomo, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Metode Pembelajaran Da- lam Jaringan (DARING) Di Universitas Kristen Wira Wacana Sumba,” Jointer - Journal of Informatics Engineering , vol. 2, no. 01, pp. 24–31, Jun. 2021, doi: 10.53682/jointer.v2i01.30.
[32] F. Novianti and K. R. N. Wardani, “ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP DATA TWEET TRAVELOKA SELAMA RAPID TEST ANTIGEN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) , vol. 8, no. 3, pp. 922–933, Aug. 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i3.3973.
[33] A. Halimi, K. Kusrini, and M. R. Arief, “ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT INDONESIA TERHADAP PEMBELAJARAN ONLINE DARI DI MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN LEXICON DAN K-NEAREST NEIGHBOR,” COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi , vol. 2, no. 1, pp. 18–28, Aug. 2021, doi: 10.33650/coreai.v2i1.2283.