Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi
Susan Mayang Sari
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Computer Science & IT Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Menggunakan K-Nearest Neighbor Terhadap New Normal Masa Covid-19 Di Indonesia Mhd Furqan; Sriani Sriani; Susan Mayang Sari
Techno.Com Vol 21, No 1 (2022): Februari 2022
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v21i1.5446

Abstract

New normal diterapkan oleh pemerintah untuk mengembalikan masyarakat beraktivitas normal ditengah pandemi covid-19 dengan protokol kesehatan. Penerapan new normal menuai beragam komentar dari masyarakat dan masuk kedalam topik terpopuler di media sosial twitter. Analisis sentimen untuk memprediksi komentar ataupun opini masyarakat yang kecenderungan beropini positif maupun negatif. Preprocessing data menggunakan cleaning, case folding, normalisasi, stemming,  filtering, dan tokenizing. Pada normalisasi kata bertujuan memperbaiki kesalahan penulisan kata (typo) berdasarkan KBBI  dan TF-IDF sebagai metode pembobotan kata. Data yang digunakan terdiri dari 1000 tweet. Metode klasifikasi opini menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan melakukan pengujian agar mendapatkan hasil akurasi yang paling terbaik serta mengevaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil dari pelabelan untuk sentimen positif berjumlah 811 dan 189 untuk sentimen negatif. Klasifikasi K-NN dengan nilai k = 1 menghasilkan pengujian use training set dengan accuracy sebesar 100%, 92,60% untuk 10-fold cross-validation dan 94,50% untuk 80% percentage split.
Co-Authors Mhd Furqan