ANALISIS TENDENSI PORTAL BERITA ONLINE TERHADAP VAKSINASI COVID-19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR - Adharani, Yana; Saputra, Ambar Dwi; Rosanti, Nurvelly; Latifah, Retnani (Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer, 2023)
Di Indonesia per 27 Juli 2021 ada 4.170.155 kasus terkonfirmasi COVID-19. Salah satu cara untuk menekan peningkatan dan penyebaran kasus COVID-19 adalah dengan melakukan vaksinasi. Terkait dengan hal tersebut, ada beberapa berita tentang vaksin COVID-19 di portal berita. Pemberitaan yang diberikan memiliki tendensi positif, negatif maupun netral yang dapat memengaruhi pandangan masyarakat terhadap pemberian vaksin COVID-19. Dalam penelitian ini dilakukan klasifikasi terhadap tendensi pemberitaan portal berita terhadap vaksin COVID-19 menggunakan metode K-Nearest Neigbor (KNN). Pengujian dilakukan terhadap 1000 data dengan 5 kombinasi data training dan testing sebanyak 50 kali dengan nilai k berbeda. Pelabelan data dilakukan secara manual dan otomatis menggunakan sentistrenth_id. Hasil Pengujian pelabelan manual menunjukan tingkat accuracy tertinggi sebesar 78,50% pada k = 6. Untuk pelabelan otomatis diperoleh accuracy tertinggi sebesar 93% pada k = 6. Accuracy tertinggi diperoleh untuk penggunaan data training sebesar 80% dan data testing 20%. Tingkat accuracy yang belum optimal diakibatkan karena jumlah data pada setiap kelas tidak berimbang dan terdapat pelabelan pada data training maupun testing yang tidak akurat. Aplikasi dapat mengidentifikasi kata-kata dominan, baik dalam pemberitaan positif, negatif maupun netral untuk kelas yang teridentifikasi.Kata Kunci: klasifikasi, COVID-19, K-Nearest Neigbor, portal berita, vaksinasi