<![CDATA[Abstrak - Instagram memiliki berbagai macam pengguna tanpa terkecuali pemerintah, akun instagram pemerintah sendiri memiliki fungsi sebagai salah satu media informasi bagi masyarakat untuk mengetahui berita terbaru. Pemerintah telah melakukan berbagai upaya untuk mengurangi dan memutus rantai penyebaran virus covid-19, salah satu langkah yang diambil pemerintah dalam menghadapi covid-19 dengan menerapkan kebijakan New Normal. Tujuan penulis dari penelitian ini adalah untuk menghitung akurasi metode K-Nearest Neighbor pada klasifikasikan sentimen dari opini masyarakat terkait penerapan kebijakan new normal. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu pengumpulan data dari akun yang dikelola pemerintah. Setelah itudata tersebut dilakukan proses preprocessing. Lalu membuat model dengan menggunakan word embedding FastText. Selanjutnya menggunakan feature engineering dalam melakukan improve untuk menghasilkan fitur terbaik. Dataset dalam penelitian ini berjumlah 4717 data yang terbagi dari 1456 data kelas pro, 1662 data kelas netral, 1599 data kelas kontra. Pengujian yang dilakukan menggunakan confusion matrix dengan cara menguji data latih dan data uji sebanyak 3 kali dengan perbandingan data 90:10 yaitu nilai akurasi sebesar 60,169% dan pada k-40 dengan perbandingan 80:20 yaitu nilai akurasi 60,16%, sedangkan akurasi terendah terdapat pada perbandingan data 70:30 yaitu 58,12%.Kata kunci: New Normal, Instagram, Klasifikasi, Sentimen, K-Nearest Neighbor Abstract - Instagram has various kinds of users without the exception of the government, the government's own Instagram account has a function as a medium of information for the public to find out the latest news. The government has made various efforts to reduce and break the chain of the spread of the COVID-19 virus, one of the steps taken by the government in dealing with COVID-19 by implementing the New Normal policy. The author's aim of this study is to calculate the accuracy of the K-Nearest Neighbor method in classifying sentiments from public opinion regarding the implementation of the new normal policy. This research was conducted through several stages, namely collecting data from accounts managed by the government. After that, the data is preprocessed. Then create a model using word embedding FastText. Then use feature engineering to improve to produce the best features. The dataset in this study amounted to 4717 data which was divided into 1456 pro class data, 1662 neutral class data, 1599 contra class data. The test was carried out using a confusion matrix by testing training data and test data 3 times with a data comparison of 90:10, namely the accuracy value of 60.169% and at k-40 with a ratio of 80:20, namely the accuracy value of 60.16%, while the lowest accuracy there is a comparison of 70:30 data that is 58.12%.Keywords: New Normal, Instagram, Classification, Sentiment, K-Nearest Neighbor ]]>
