Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter terhadap Kenaikan Harga BBM dengan Metode K-NN
DOI:
https://doi.org/10.53842/juki.v5i1.189Keywords:
Klasifikasi Sentimen, K-NN, Twitter, Kenaikan BBMAbstract
Kenaikan harga Bahan Bakar Minyak (BBM) di Indonesia merupakan isu besar yang menjadi topik utama hingga saat ini. Kenaikan harga BBM di Indonesia telah belangsung sejak awal September 2022. Kebijakan pemerintah menaikkan harga BBM kemudian menimbulkan banyak opini dari kalangan masyarakat. Opini masyarakat terkait kebijakan pemerintah adanya sentimen positif dan negatif yang dapat dilihat melalui media sosial, seperti Twitter. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap kenaikan harga BBM di Twitter. Jumlah data yang digunakan adalah 3000 tweet yang dikumpulkan berdasarkan kata kunci yaitu “Kenaikan BBM” dan “BBM naik”. Menerapkan metode K-Nearest Neighbor (K-NN), Feature Weighting (TF-IDF), dan Feature Selection (Threshold) akan dilakukan implementasi dengan menggunakan tools yaitu Google Collab . Berdasarkan hasil pengujian metode K-NN menggunakan matriks konfusi pada 10 nilai K yang berbeda (3,5,7,9,11,13,15,17,19,21) dengan mekanisme perbandingan yang digunakan 70:30, 80:20, dan 90:10 diperoleh akurasi paling tinggi sebesar 83,3% pada K=13 dan K=15 untuk perbandingan data training dan testing 90:10.
Downloads
References
N. Puspitasari, A. Tejawati, and F. Prakoso, “Estimasi Stok Penerimaan Bahan Bakar Minyak Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” JRST (Jurnal Ris. Sains dan Teknol., vol. 3, no. 1, p. 9, 2019.
A. M. Iqbal and R. V. Salomo, “Analisis Kebijakan Pengenaan Pajak atas Bahan Bakar Minyak Bersubsidi Minyak Solar,” Transparansi J. Ilm. Ilmu Adm., vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2018.
A. Setiyowati, “Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM) Atas Nama Rakyat (Tinjauan Kritis Konsepsi Keadilan Sosial Ekonomi Ibnu Taimiyah),” JESI (Jurnal Ekon. Syariah Indones., vol. 8, no. 2, p. 107, 2019.
N. A. Azmi, A. T. Fathani, D. P. Sadayi, I. Fitriani, and M. R. Adiyaksa, “Social Media Network Analysis (SNA): Identifikasi Komunikasi dan Penyebaran Informasi Melalui Media Sosial Twitter,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, p. 1422, 2021.
A. P. Rodrigues and N. N. Chiplunkar, “A New Big Data Approach for Topic Classification and Sentiment Analysis of Twitter Data,” Evol. Intell., vol. 15, no. 2, pp. 877–887, 2022.
I. A. Angreni, S. A. Adisasmita, M. I. Ramli, and S. Hamid, “Pengaruh Nilai K pada Metode K-Nearest Neighbor (KNN) terhadap Tingkat Akurasi Identifikasi Kerusakan Jalan,” Rekayasa Sipil, vol. 7, no. 2, p. 63, 2019.
L. M. Sinaga, Sawaluddin, and S. Suwilo, “Analysis of classification and Naïve Bayes Algorithm K-Nearest Neighbor in Data Mining,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 725, no. 1, 2020.
R. M. Candra and A. Nanda Rozana, “Klasifikasi Komentar Bullying pada Instagram Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” IT J. Res. Dev., vol. 5, no. 1, pp. 45–52, 2020.
D. Muhidin and A. Wibowo, “Perbandingan Kinerja Algoritma Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor terhadap Analisis Sentimen Kebijakan New Normal,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 5, no. 2, p. 153, 2020.
E. Indrayuni, A. Nurhadi, and D. A. Kristiyanti, “Implementasi Algoritma Naive Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors untuk Analisa Sentimen Aplikasi Halodoc,” Fakt. Exacta, vol. 14, no. 2, p. 64, 2021.
R. Kosasih and A. Alberto, “Analisis Sentimen Produk Permainan Menggunakan Metode TF-IDF dan Algoritma K-Nearest Neighbor,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 6, no. 1, pp. 134–139, 2021.
R. Damarta, A. Hidayat, and A. S. Abdullah, “The Aplication of K-Nearest Neighbors Classifier for Sentiment Analysis of PT PLN (Persero) Twitter Account Service Quality,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1722, no. 1, 2021.
A. M. Pravina, “Sentiment Analysis of Delivery Service Opinions on Twitter Documents using K-Nearest Neighbor,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 996–1012, 2022.
R. R. A. Siregar, Z. U. Siregar, and R. Arianto, “Klasifikasi Sentiment Analysis pada Komentar Peserta Diklat Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Kilat, vol. 8, no. 1, pp. 81–92, 2019.
A. Yoga Pratama, Y. Umaidah, and Voutama, “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter dengan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta [1] N. Puspitasari, A. Tejawati, and F. Prakoso, “Estimasi Stok Penerimaan Bahan Bakar Minyak Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” JRST (Jurnal Ris. Sains dan Teknol., vol. 3, no. 1, p. 9, 2019.
A. M. Iqbal and R. V. Salomo, “Analisis Kebijakan Pengenaan Pajak atas Bahan Bakar Minyak Bersubsidi Minyak Solar,” Transparansi J. Ilm. Ilmu Adm., vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2018.
A. Setiyowati, “Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM) Atas Nama Rakyat (Tinjauan Kritis Konsepsi Keadilan Sosial Ekonomi Ibnu Taimiyah),” JESI (Jurnal Ekon. Syariah Indones., vol. 8, no. 2, p. 107, 2019.
N. A. Azmi, A. T. Fathani, D. P. Sadayi, I. Fitriani, and M. R. Adiyaksa, “Social Media Network Analysis (SNA): Identifikasi Komunikasi dan Penyebaran Informasi Melalui Media Sosial Twitter,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, p. 1422, 2021.
A. P. Rodrigues and N. N. Chiplunkar, “A New Big Data Approach for Topic Classification and Sentiment Analysis of Twitter Data,” Evol. Intell., vol. 15, no. 2, pp. 877–887, 2022.
I. A. Angreni, S. A. Adisasmita, M. I. Ramli, and S. Hamid, “Pengaruh Nilai K pada Metode K-Nearest Neighbor (KNN) terhadap Tingkat Akurasi Identifikasi Kerusakan Jalan,” Rekayasa Sipil, vol. 7, no. 2, p. 63, 2019.
L. M. Sinaga, Sawaluddin, and S. Suwilo, “Analysis of classification and Naïve Bayes Algorithm K-Nearest Neighbor in Data Mining,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 725, no. 1, 2020.
R. M. Candra and A. Nanda Rozana, “Klasifikasi Komentar Bullying pada Instagram Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” IT J. Res. Dev., vol. 5, no. 1, pp. 45–52, 2020.
D. Muhidin and A. Wibowo, “Perbandingan Kinerja Algoritma Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor terhadap Analisis Sentimen Kebijakan New Normal,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 5, no. 2, p. 153, 2020.
E. Indrayuni, A. Nurhadi, and D. A. Kristiyanti, “Implementasi Algoritma Naive Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors untuk Analisa Sentimen Aplikasi Halodoc,” Fakt. Exacta, vol. 14, no. 2, p. 64, 2021.
R. Kosasih and A. Alberto, “Analisis Sentimen Produk Permainan Menggunakan Metode TF-IDF dan Algoritma K-Nearest Neighbor,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 6, no. 1, pp. 134–139, 2021.
R. Damarta, A. Hidayat, and A. S. Abdullah, “The Aplication of K-Nearest Neighbors Classifier for Sentiment Analysis of PT PLN (Persero) Twitter Account Service Quality,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1722, no. 1, 2021.
A. M. Pravina, “Sentiment Analysis of Delivery Service Opinions on Twitter Documents using K-Nearest Neighbor,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 996–1012, 2022.
R. R. A. Siregar, Z. U. Siregar, and R. Arianto, “Klasifikasi Sentiment Analysis pada Komentar Peserta Diklat Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Kilat, vol. 8, no. 1, pp. 81–92, 2019.
A. Yoga Pratama, Y. Umaidah, and Voutama, “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter dengan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja),” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 5, no. 2, pp. 897–910, 2021.
I. Romli, S. Prameswari R, and A. Z. Kamalia, “Sentiment Analysis About Large-Scale Social Restrictions in Social Media Twitter Using Algoritm K-Nearest Neighbor,” J. Online Inform., vol. 6, no. 1, p. 96, 2021.
G. K. Pati and E. Umar, “Analisis Sentimen Komentar Pengunjung terhadap Tempat Wisata Danau Weekuri Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan K- Nearest Neighbor,” vol. 6, pp. 2309–2315, 2022.
P. K. Singh and S. Paul, “Deep Learning Approach for Negation Handling in Sentiment Analysis,” IEEE Access, vol. 9, pp. 102579–102592, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3095412.
A. Deviyanto and M. D. R. Wahyudi, “Penerapan Analisis Sentimen pada Pengguna Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 3, no. 1, p. 1, 2018.
S. Ernawati and R. Wati, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors pada Analisis Sentimen Review Agen Travel,” J. Khatulistiwa Inform., vol. 6, no. 1, pp. 64–69, 2018.
