PERBANDINGAN UKURAN JARAK PADA ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DALAM ANALISIS SENTIMEN - Alfiari Firdaus; Dwi Agustin Nuriani Sirodj (STATMAT : JURNAL STATISTIKA DAN MATEMATIKA, 2022)
K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang paling banyak digunakan dalam metode machine learning. Klasifikasi KNN merupakan metode klasifikasi non-parametrik konvensional yang telah digunakan sebagai pengklasifikasi dasar dalam banyak masalah klasifikasi pola. Teknik pencarian KNN yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan rumus jarak euclidean, minkowski, manhattan dan linear least square. Keuntungan dari metode ini adalah efektif terhadap data noise dan efektif ketika data training berukuran besar. Namun metode ini masih memiliki kekurangan yaitu masalah tingkat akurasi metode yang digunakan untuk mengukur kemiripan antar objek yang dibandingkan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui ukuran jarak terbaik dalam metode KNN pada analisis sentimen. Data yang digunakan adalah data tweet sebanyak 12.951 yang diambil dari twitter dengan menggunakan hastag #OmicronVariant dan #Covid19. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter nilai k terbaik adalah 15 sedangkan jarak terbaik adalah jarak euclidean yang diukur melalui nilai akurasi, recall, dan presisi yang baik, kemudian hasil prediksi diperoleh nilai kategori positif lebih tinggi dibandingkan nilai kategori netral dan nilai kategori negatif. Dapat disimpulkan bahwa persepsi masyarakat terhadap Covid-19 Omicron adalah positif, artinya mereka percaya dengan adanya virus covid-19 jenis omicron.