Analisis Sentimen berbasis Aspek terhadap Data Ulasan menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (Studi Kasus: Aplikasi Olsera POS) - Haris, Haris; Ratnawati, Dian Eka (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2023)
Aplikasi Point of Sales (POS) sangat dibutuhkan dalam menjalankan kegiatan bisnis terutama dalam hal pencatatan transaksi, pengelolaan persediaan, dan keuangan. Salah satu aplikasi POS yang populer di Indonesia adalah Olsera POS. Analisis sentimen pada data ulasan dilakukan untuk mengetahui bobot ulasan karena tidak semua bobot data ulasan memiliki nilai yang akurat. Oleh karena itu, penulis bertujuan melakukan penelitian analisis sentimen aplikasi Olsera POS untuk mengetahui ulasan pengguna secara lebih spesifik dengan metode KNN yang mengklasifikasikan ulasan pengguna berdasarkan aspek yang dibahas. Data ulasan yang digunakan adalah data dari rentang tahun 2019 hingga Mei 2023 dengan jumlah ulasan sebanyak 473 data ulasan dengan 2 aspek yaitu User Interface dan User Experience. Evaluasi dilakukan dengan perhitungan K-Fold Cross Validation sebanyak 10 kali. Pada aspek User Interface, Akurasi tertinggi didapat pada perhitungan fold ke-2 yang menghasilkan akurasi 92.8%, precision 93.7%, recall 92.8%, dan F1-Score 92.8%. Rerata menunjukkan jumlah akurasi 89.8%, precision 91.7%, recall 89,8%, dan F1-Score 89,7%. Pada aspek User Experience, akurasi tertinggi didapat pada perhitungan fold ke-10 yang menghasilkan akurasi 97.2%, precision 97.3%, recall 97.2%, dan F1-Score 97%. Rerata memilik jumlah akurasi 94.9%, precision 95.2%, recall 94.9%, dan F1-Score 94.3%. Hasil nilai metrik evaluasi menunjukkan bahwa model dengan algoritma KNN memiliki performa yang sangat baik dalam melakukan prediksi atau klasifikasi.