Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Review Agen Travel - Siti Ernawati; Risa Wati (Jurnal Khatulistiwa Informatika, 2018)
Penggunaan internet mampu memberikan pengaruh terhadap orang-orang melalui internet; kita bisa mendapat informasi, selain itu, kita juga bisa memberi pendapat positif dan negatif untuk review tertentu. Dengan menyediakan banyak data atau informasi di internet, kami menggunakannya untuk diproses jadi, itu akan memiliki pengetahuan baru. Berdasarkan hal itu, penulis membuat penelitian, seperti klasifikasi opini dengan menganalisis sentimen melalui pendekatan penambangan teks, dalam penelitian ini; dibutuhkan suatu metode yang mampu mengklasifikasikan pendapat secara akurat. Ruang lingkup penelitian ini adalah peninjauan agen perjalanan pengolahan data menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) yang menggunakan 100 review positif dan 100 review negatif dengan enam kata yang berhubungan dengan sentimen yaitu: Fast, Good, Great, Buruk, Cencel, dan Tunggu. Ini memiliki bukti bahwa dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN), ia mencapai hasil akurasi terbaik dan berdasarkan perhitungan yang dinyatakan dalam aplikasi. Titik akurasi peninjauan agen perjalanan menggunakan K-Nearest Neighbor (K-NN) algoritma telah mencapai 87,00% dan titik AUC adalah 0,916, titik AUC milik kelompok Klasifikasi Excellent sehingga dinyatakan bahwa K-Nearest Neighbor (K -NN) memiliki hasil yang akurat dalam menganalisis sentimen ulasan agen perjalanan.Kata kunci: Analisis sentimen, K-Nearest Neighbor dan Travel Agent Review