Perbandingan Improved K-Nearest Neighbour Dengan K-Nearest Neighbour Pada Analisis Sentimen Moda Raya Terpadu Jakarta - Fahmy Akhmad Firdaus; Yulison Herry Chrisnanto; Puspita Nurul Sabrina (IJESPG (International Journal of Engineering, Economic, Social Politic and Government), 2023)
ABSTRAK K-Nearest Neighbour merupakan algoritma klasifikasi yang dikenal sebagai metode berbasis jarak. Improved K-Nearest Neighbour merupakan perkembangan dari K-Nearest Neighbour yang memiliki perbedaan pada bobot nilai k yang memiliki nilai tetap Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana akurasi metode iknn dibandingan pada analisis sentimen Moda Raya Terpadu Jakarta (MRT). MRT Jakarta merupakan sebuah transportasi umum yang menggunakan listrik di Jakarta yang diharapkan dapat mengurangi angka kemacetan di daerah Jakarta. Pengoprasian MRT yang sudah secara resmi banyak menimbulkan respon dari masyarakat, baik itu respon yang positif, negatif, maupun netral. Untuk mengetahui hal tersebut, analisis sentiment dapat digunakan untuk mengklasifikasikan sebuah kalimat. Hasil penelitian dengan eksperimen dataset yang tidak balance dan yang balance di setiap kelasnya, eksperimen nilai K dan beberapoa splitting data menunjukkan bahwa peningkatan akurasi metode Improved K-Nearest Neighbour terhadap K-Nearest Neighbour pada kasus analisis sentiment moda raya terpadu tidak signifikan, dengan akurasi 77.24%, precission sebesar 0.77, Recall sebesar 0.77, dan F1 Score sebesar 0.77. Sedangkan metode K-Nearest Neighbour memiliki akurasi sebesar 76.12%, dengan precission sebesar 0.76, Recall sebesar 0.76, dan F1 Score sebesar 0.76. Kata kunci: Improved K-Nearest Neighbour. K-Nearest Neighbour, MRT Jakarta ABSTRACT K-Nearest Neighbor is a classification algorithm known as the distance-based method. Improved K-Nearest Neighbor is a development of K-Nearest Neighbor which has a difference in the weight of the value of k which has a fixed value. The problem in this research is how the accuracy of the Improved K-Nearest Neighbor method is compared to the sentiment analysis of the Jakarta Integrated Raya Mode (MRT). MRT Jakarta is a public transportation that uses electricity in Jakarta which is expected to reduce congestion in the Jakarta area. The operation of the MRT which has officially elicited many responses from the public, be it positive, negative or neutral responses. To know this, sentiment analysis can be used to classify a sentence. The results of the research with unbalanced and balanced dataset experiments in each class, experiments on K values and some data splitting show that the increase in accuracy of the Improved K-Nearest Neighbor method against K-Nearest Neighbor in the case of integrated modal sentiment analysis is not significant, with an accuracy of 77.24 %, precision of 0.77, Recall of 0.77, and F1 Score of 0.77. While the K-Nearest Neighbor method has an accuracy of 76.12%, with a precision of 0.76, Recall of 0.76, and F1 Score of 0.76.