Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors untuk Menganalisis Pendapat Pakar AI tentang Kemajuan Kecerdasan Buatan - Hakim, Muhammad Akmal; Hermawan, Hermawan; Gunawan, Peri; Pratama, Rendi; Kurniawam, Fandi (Journal of Computer and Information Systems Ampera, 2024)
Perkembangan teknologi berkembang dengan sangat pesat, terutama dibidang informasi seperti media sosial. Saat ini sudah banyak platform media sosial seperti YouTube yang bisa digunakan untuk mengunggah dan menonton video serta streaming video di Internet. Video yang disalurkan di YouTube biasanya mendapat ratusan ribu, bahkan jutaan penonton dan puluhan ribu komentar dari para netizen. Ada banyak video di YouTube yang membahas tentang AI (Artificial Intelligence/Kecerdasan Buatan, dan beberapa pakar serta netizen di seluruh dunia mendukung AI, sementara yang lain menentangnya. Oleh karena itu pada penelitian ini kami menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan sentimen komentar menjadi positif dan negatif. Hasil akurasi dari menggunakan klasifikasi K-NN yaitu, akurasi yang didapat yaitu sebesar 70.82%, class precision untuk pred.positif dengan skor 57.80%, dan class.precision pred.negatif dengan skor 82.26%. dan untuk class.recall true positif dengan skor 74.12%, dan clasa.recall true negatif dengan skor 68.92%.