Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Pada Sentimen Masyarakat Terkait Pelaksanaan KTT G20 - Lase, Anan Sosmita; Berutu, Sunneng Sandino; Budiati, Haeni (Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, 2023)
Indonesia is the first Asian country to be appointed to lead the 20th global summit (G20 Summit) and it will be held in Bali, Indonesia. The successful implementation of the G20 Summit attracted public attention, triggering various kinds of public sentiment (opinion) regarding the G20 Summit. With public sentiment, the government can find out the views or opinions of the public regarding the G20 Summit that has been held. Public sentiment can be in the form of positive sentiment or negative sentiment, for this reason a process of classification and analysis of these sentiments is needed. The process of classifying public sentiment starts from the problem identification process, then crawling data to retrieve Tweets from Twitter, data preprocessing to process data, data labeling, KNN-based model training, classification model testing and evaluation. The results of the sentiment analysis show the results of the accuracy of 97.75% accuracy, 100% precision and 97.71% recall.Keywords: Sentiment analysis; K-Nearest Neighbor, G20 summit implementation AbstrakIndonesia merupakan negara Asia pertama yang di tunjuk untuk memimpin Konferensi Tingkat Tinggi Global 20 (KTT G20) dan dilaksanakan di bali, Indonesia. Terlaksananya KTT G20 sukses menarik perhatian publik sehingga memicu munculnya berbagai macam sentimen (opini) masyarakat mengenai KTT G20. Dengan adanya sentimen masyarakat pemerintah dapat mengetahui bagaimana pandangan ataupun opini masyarakat terkait KTT G20 yang telah di laksanakan. Sentimen masyarakat dapat berupa sentimen positif ataupun sentimen negatif, untuk itu di perlukan proses klasifikasi dan analisis terhadap sentimen tersebut. Proses pengklasifikasian sentimen masyarakat di mulai dari proses identifikasi masalah, lalu crawling data untuk mengambil tweet dari Twitter, preprocessing data untuk mengolah data, pelabelan data, training model berbasis KNN, uji model klasifikasi dan evaluasi. Hasil analisis sentimen menunjukkan tingkat akurasi 97,75%, presisi 100% dan recall 97,71%.Kata kunci: Analisis sentimen; K-Nearest Neighbor; Pelaksanaan KTT G20