Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF-IDF dan K-Nearest Neighbor - Septian, Jeremy Andre; Fachrudin, Tresna Maulana; Nugroho, Aryo (Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya), 2019)
Persepakbolaan Indonesia belakangan ini memiliki banyak polemik mulai dari kasus pengaturan skor, pergantian pelatih timnas senior hingga pergantian ketua umum Persatuan Sepak bola Seluruh Indonesia (PSSI). Polemik ini menimbulkan banyaknya opini maupun pendapat dari pengguna twitter terhadap persepakbolaan di Indonesia sehingga diperlukan sebuah sistem untuk memudahkan dalam mengetahui sentimen pada setiap kalimat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen pada setiap kalimat dari pengguna twitter terhadap persepakbolaan Indonesia apakah memiliki sentimen negatif atau positif. Data yang digunakan dalam penelitian ini didapatkan dari hasil crawling dari media sosial twitter terkait persepakbolaan di Indonesia yang diambil dari akun twitter resmi PSSI. Setelah data dikumpulkan kemudian akan dilakukan beberapa tahapan yaitu preprocessing yang terdiri dari cleansing, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Invers Document Frequency (TF-IDF). Pada tahap validasi data dilakukan pengujian silang sebanyak 10 kali menggunakan k-fold cross validation, kemudian diklasifikasikan dengan metode K-Nearest Neighbor dapat menghasilkan akurasi yang cukup baik. Dari 2000 data tweet berbahasa indonesia didapatkan hasil akurasi optimal pada nilai k=23 sebanyak 79.9%