Aksan, Chaeril
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

ANALISIS SENTIMEN PEMBANGUNAN MASS RAPID TRANSIT (MRT) JAKARTA PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE IMPROVED K-NEAREST NEIGHBOR Aksan, Chaeril; Pramono, Bambang; Sajiah, Adha Mashur
SemanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 1 (2022): semanTIK
Publisher : Informatics Engineering Department of Halu Oleo University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (948.918 KB) | DOI: 10.55679/semantik.v8i1.24653

Abstract

MRT (Mass Rapid Transit) Jakarta adalah sebuah sistem transportasi transit cepat yang dapat mengangkut penumpang dalam jumlah besar yang bertujuan untuk mengurangi kepadatan lalu lintas di Jakarta. Dari proyek tersebut, tidak sedikit dari masyarakat memberikan sentimen terhadap pembangunan MRT Jakarta ke media sosial, salah satunya media sosial Twitter. Ketersediaan Twitter API (Application Programming Interface) memudahkan setiap pengguna untuk mengambil data dari Twitter. Oleh karena itu penelitian ini mencoba untuk menganalisis Tweet berbahasa Indonesia mengenai MRT Jakarta dengan tujuan untuk mengetahui penilaian masyarakat terhadap pembangunan MRT Jakarta. Analisis dilakukan dengan menggunakan metode klasifikasi Improved K-Nearest Neighbor untuk melakukan klasifikasi menjadi 3 kategori sentimen yaitu positif, negatif dan netral. Hasil yang diperoleh melalui implementasi dan pengujian sistem adalah jumlah data latih, keseimbangan setiap kategori data latih dan nilai k-values berpengaruh terhadap ketepatan hasil analisis. Klasifikasi menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor menghasilkan accuracy tertinggi dengan nilai k=8 sebesar 88.09%.Kata kunci: Analisis Sentimen, MRT, Twitter, Improved K-Nearest Neighbor