HAFSYAH, - (2023) ANALISIS SENTIMEN TANGGAPAN MASYARAKAT TERHADAP KENAIKAN BIAYA HAJI TAHUN 2023 MENGGUNAKAN METODE K- NEAREST NEIGHBOR (KNN). KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, 4 (3). pp. 1562-1569. ISSN ISSN 2723-3898 (Media Online)
|
Text
JURNAL HAFSYAH.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
Abstract
Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Kenaikan Biaya Haji Tahun 2023 Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor (KNN) Hafsyah, Elin Haerani, Novriyanto, Fadhilah Syafria* Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 111950125075@students.uin-suska.ac.id, 2elin.haerani@uin-suska.ac.id, 3,*novriyanto@uin-suska.ac.id, 4fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 111950125075@students.uin-suska.ac.id Abstrak−Pemerintah Indonesia menerapkan kebijakan kenaikan biaya ibadah haji pada tahun 2023, namun kebijakan tersebut banyak menuai komentar positif dan negatif di kalangan masyarakat.. Komentar masyarakat diambil dari jejaring media sosial Twitter, karena memuat banyak informasi sehingga menarik minat sebagian besar masyarakat. Dengan adanya kenaikan biaya haji tahun 2023 maka perlu dilakukan analisis sentimen. Penelitian ini Menggunakan metode K-Neearest Neighbour karena mudah dalam penerapannya dan data yang digunakan dibagi menjadi dua kelas, positif dan negatif. Hasil penelitian penerapan metode K-Nearest Neighbor dalam analisis sentimen kenaikan biaya haji tahun 2023 dengan menggunakan 3.000 data yang diambil dari komentar Twitter. Data tweet yang digunakan, terdapat 1866 komentar positif dan 415 komentar negatif dan jumlah seluruh data bersih 2281, dilihat dari banyaknya data positif dibandingkan data negatif, mendapatkan nilai akurasi sebesar 81,17% pada pembagian data 70:30, 79,87% pada pembagian data 80:20, 77,73% pada pembagian data 90:10. Sementara, nilai akurasi tertinggi adalah 81,17% dengan precision 82,48%, recall 97,67%, F1- Score 89,43%. %. Pada penelitian ini terdapat lebih banyak respon positif, hal ini membuktikan bahwa kenaikan biaya haji tahun 2023 menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dapat diterima oleh masyarakat. Kata Kunci: Kenaikan Biaya Haji Tahun 2023; Biaya Haji; Twitter; Analisis Sentimen; K-Nearest Neighbor;
Item Type: | Article |
---|---|
Subjects: | 000 Karya Umum |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika |
Depositing User: | fsains - |
Date Deposited: | 08 Jan 2024 08:47 |
Last Modified: | 08 Jan 2024 08:47 |
URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/76463 |
Actions (login required)
View Item |