Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan K-Nearest Neighbor - Iman, Asri Khayatul; Ujianto, Erik Iman Heri (Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, 2024)
Pemindahan Ibu Kota Indonesia dari Jakarta ke Kalimantan Timur telah memunculkan beragam opini di masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terkait rencana tersebut dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Data diperoleh dari media sosial Twitter menggunakan teknik crawling, kemudian melalui tahapan pengumpulan data, pemrosesan data, pembagian data menjadi data latih dan data uji, serta pelatihan model. Algoritma KNN digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi dua kategori, yaitu positif dan negatif. Berdasarkan 4241 data tweet yang di analisis, sekitar 71,5% menunjukkan sentimen positif, sementara 28,5% lainya bersifat negatif. Tweet positif umumnya mengandung kata seperti “kota modern” dan “pembangunan merata”, sementara tweet negatif mengkhawatirkan masalah seperti "biaya" dan "dampak lingkungan". Penelitian ini memperlihatkan bagaimana analisis sentimen dapat membantu dalam memahami presepsi masyarakat terhadap perpindahan ibu kota indoneisa. analisis sentimen dapat memahami pandangan masyarakat terhadap kebijakan besar. Hasil ini dapat membantu pemerintah dalam merumuskan kebijakan yang lebih responsif terhadap kekhawatiran publik. analisis sentimen ini memberikan cara yang efektif bagi pemerintah untuk mengevaluasi dan merespons presepsi publik terhadapa perpindahan ibu kota untuk mengambil keputusan yang lebih baik.