TIARA DWI ARISTA, - (2023) Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter terhadap Kenaikan Harga BBM dengan Metode K-NN. KLASIFIKASI SENTIMEN MASYARAKAT DI TWITTER TERHADAP KENAIKAN HARGA BBM DENGAN METODE K-NN, 5 (1). pp. 140-150. ISSN 2722-4368

Preview

Text (JURNAL) tiara dwi arista.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview

Abstract

Abstrak. 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 menunjukan 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”. Penerapan metode K-Nearest Neighbor (K-NN), Feature Weighting (TF-IDF), dan Feature Selection (Threshold) akan dilakukan implementasi dengan menggunakan tools yaitu Google Colab. Berdasarkan hasil pengujian metode K-NN menggunakan confusion matrix 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. Kata Kunci : Klasifikasi Sentimen, K-NN, Twitter, Kenaikan BBM

Actions (login required)

View Item