Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Fenomena Sound Horeg Pada Platform X Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour (K-NN) - Bilaldi Alim Ghunadi; Paramitha Nerisafitra (Universitas Negeri Surabaya, 2026)
Abstrak— tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengkaji pendapat publik tentang fenomena suara horeg di platform X dengan menerapkan algoritma K-nearest neighbor (K-NN). Publik melihat fenomena ini sebagai hiburan atau sebagai sumber polusi suara yang mengganggu ketertiban umum. Data penelitian terdiri dari 762 tweet yang didapatkan melalui platform X, yang kemudian diproses dan diekstraksi fiturnya menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Kemudian, data yang sudah didapat displit menjadi data latih dan uji menggunakan proporsi 70:30 sebelum algoritma K-NN diterapkan untuk proses pengklasifikasian sentimen menjadi positif, netral, ataupun negatif. Hasil dari penelitian ini menyatakan metode K-NN dapat mengkategorikan sentimen dengan akurasi 63,76%, precision 63,13%, recall 63,76%, dan untuk F1-Score 62,01%. Temuan ini memperlihatkan bahwa algoritma K-NN dapat digunakan untuk menganalisis pendapat publik mengenai fenomena Sound Horeg di Platform X Kata Kunci— Analisis Sentimen, Sound Horeg, K-Nearest Neighbor, TF-IDF, Platform X.