ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PERPANJANGAN PPKM MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Sari
Banyaknya berita buruk yang beredar dalam sosial media mengenai kebijakan PPKM yang terus-meneurus diperpanjang menggugah rasa penasaran peneliti untuk memastikan apakah benar tanggapan masyarakat mengenai PPKM yang terus-menerus diperpanjang memanglah menuai kesan negatif. Dengan demikian, peneliti melakukan analisis sentimen pengguna twitter terhadap perpanjangan PPKM yang dapat digunakan sebagai bahan evaluasi dalam menentukan kebijakan. Twitter digunakan sebagai sumber data karena baru-baru ini twitter sedang naik daun setelah bertahun-tahun pasif karena kalah bersaing dengan sosial media lain. Dengan memanfaatkan teknologi machine learning kita dapat mengetahui sentimen seseorang berdasarkan ilmu statistik yang telah dikombinasikan dengan programming. Peneliti menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor untuk menentukan sentimen pengguna twitter dengan bantuan library Scikit-learnyang populer di kalangan Data Scientist. Algoritma tersebut diterapkan ke 6408 data tweet dengan kata kunci “PPKM” yang dikumpulkan pada 1 Juli 2021 – 31 Desember 2021. Hasil training model membuktikan bahwa skor akurasi 69,5%, recall 69,5% , dan presisi 68,7%.
Kata Kunci
Teks Lengkap:
PDFReferensi
Deviyanto, A., & Wahyudi, M. D. R. (2018). Penerapan Analisis Sentimen Pada Pengguna Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), 3(1), 1–13. https://doi.org/10.14421/jiska.2018.31-01
Krisdiyanto, T., & Nurharyanto, E. M. O. (2021). Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Terhadap Kebijakan PPKM pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Clasifiers. Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, 7(1), 32–37. http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/coreit/article/view/12945
Lestari, D. A., & Mahdiana, D. (2021). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor pada Twitter untuk Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Larangan Mudik 2021. JURNAL INFORMATIK, 17(2), 123–131. https://ejournal.upnvj.ac.id/index.php/informatik/article/view/3629/1405
Mahfud, F. K. R., Mudawamah, N. S., & Hariyanto, W. (2020). Sentiment Analysis of Perpustakaan Nasional Republik Indonesia Through Social Media Twitter. Matics, 12(1), 90–93. https://doi.org/10.18860/mat.v12i1.8973
Putra, A., Haeirudin, D., & Khairunnisa, H. (2021). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan PPKM Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Svm. November.
Samsir, Ambiyar, Verawardina, U., Edi, F., & Watrianthos, R. (2021). Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(1), 157–163. https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2604
Septian, J. A., Fahrudin, T. M., & Nugroho, A. (2019). Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF-IDF dan K-Nearest Neighbor. JOURNAL OF INTELLIGENT SYSTEMS AND COMPUTATION, 43–49. https://t.co/9WloaWpfD5
Sihombing, D. Y., & Nataliani, Y. (2021). Analisis Interaksi Pengguna Twitter pada Strategi Pengadaan Barang Menggunakan Social Network Analysis. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, 10(2), 434–444. https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i2.1289
Syarifuddin, M. (2020). Analisis Sentimen Opini Publik Terhadap Efek Psbb Pada Twitter Dengan Algoritma Decision Tree-Knn-Naïve Bayes. INTI Nusa Mandiri, 15(1), 87–94. https://doi.org/10.33480/inti.v15i1.1433
Wati, R., & Ernawati, S. (2021). Analisis Sentimen Persepsi Publik Mengenai PPKM Pada Twitter Berbasis SVM Menggunakan Python. Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas, 06, 240–247. http://ejournal.ust.ac.id/index.php/JTIUST/article/view/1465
DOI: https://doi.org/10.31294/jki.v10i1.12624
DOI (PDF): https://doi.org/10.31294/jki.v10i1.12624.g5472
##submission.copyrightStatement##
Dipublikasikan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika
Email : jurnalkhatulistiwainformatika@bsi.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Jurnal Khatulistiwa Informatika Indexed by:
