Implementasi K-Nearest Neighbor Berbasis Particle Swarm Optimization untuk Analisis Sentimen Generasi Sandwich - Yanti, Salma Nofri; Yuhandri; Sumijan (Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, 2024)
Fenomena Generasi Sandwich merujuk pada individu yang harus merawat orang tua yang menua sekaligus mengasuh anak-anak mereka, menciptakan beban ganda yang berdampak signifikan pada kehidupan sosial, emosional, dan ekonomi mereka. Dalam masyarakat modern, perubahan demografis seperti peningkatan harapan hidup dan menurunnya angka kelahiran, serta tantangan ekonomi seperti biaya perawatan kesehatan yang meningkat, semakin memperkuat relevansi fenomena ini. Oleh karena itu, memahami persepsi publik terhadap Generasi Sandwich menjadi semakin penting, terutama melalui analisis sentimen di media sosial yang mencerminkan opini masyarakat yang lebih luas. Penelitian ini mengusulkan pendekatan baru dengan mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) yang dioptimalkan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk analisis sentimen terkait Generasi Sandwich. KNN dipilih karena kemampuannya dalam mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatan antar titik data, sementara PSO digunakan untuk mengoptimalkan pemilihan parameter KNN guna meningkatkan akurasi model. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup 565 tweet yang mengandung kata kunci