METHODE K-NN FOR ANALYS SENTIMENT REVIEW KIDS APPS - Sahara, Sucitra; Permana, Rizqi Agung (JST (Jurnal Sains dan Teknologi), 2019)
AbstrakKini aplikasi berbasis android ataupun ios sudah merambah ke semua pengguna smartphone dari orang tua remaja sampai anak-anak, para vendor aplikasi maupun pihak pebisnis berlomba menciptakan aplikasi guna meraup keuntungan, mulai kualitas dan performa tinggi sampai kualitas yang masih sering diragukan khususnya pada pengguna anak dibawah umur yang membuat orang tua khawatir dengan yang di konsumsi anaknya, sehingga peneliti melakukan penelitian dalam penyeleksian terhadap aplikasi untuk anak-anak. Berdasarkan pendapat atau komentar masyarakat yang sudah menggunakan aplikasi tersebut yang mereka tulis kedalam media online. Dari sampel komentar yang telah direview oleh peneliti dan memperoleh data set berupa teks positif dan negatif yang diolah pada pengklasifikasian data dengan menggunakan metode k-Nearest Neighbors (k-NN), dimana metode tersebut salah satu metode algoritma yang paling terkenal dan sering digunakan pada pengenalan pola. Banyak peneliti menyatakan bahwa algoritma k-NN dapat menyelesaikan kinerja data yang sangat baik pada data set yang berbeda terutama pada penyeleksian teks, untuk meningkatkan kinerja klasifikasinya. Pada data set yang telah diuji nilai akurasi yang didapat 78.50% yang diartikan masih dalam batas yang baik pada penggunaan metode k-NN. Pada metode k-NN sesuai dengan konsep text mining yaitu bertujuan untuk mencari pola pada teks, yang dilakukan pada text mining kali ini text classification.Kata Kunci: Review Komentar, Kids Apps, k-Nearest Neighbors, Penyeleksian Teks