Analisis Setimen Pada Sosial Media Twitter Terhadap Pembelajaran Hybrid di Tengah Pandemi Covid-19 dengan Metode K-Nearest Neighbor

Abstrak

Pembelajaran pada umumnya dilakukan melalui interaksi antara guru dan murid secara langsung didalam lingkungan belajar, namun setelah terjadinya penyebaran pandemi covid-19 yang menghantam seluruh dunia membuat terciptanya metode pembelajaran baru untuk mencegah penyebaran virus di lingkungan Pendidikan yaitu dengan metode pembelajaran secara Hybrid. Pembelajaran Hybrid merupakan pembelajaran yang menggabungkan 2 tipe pembelajaran yaitu pembelajaran secara langsung dan secara online dengan skema waktu yang diatur sedimikian rupa agar mendapatkan pembelajaran yang efektif. Namun karena metode pembelajaran secara hybrid yang masih tergolong baru menimbulkan banyaknya komentar atau sentimen baik yang pro maupun kontra yang di tweet melalui media sosial twitter oleh para murid maupun guru. Oleh karena itu, diperlukan proses analisis sentimen agar pemerintah dapat mengambil Langkah yang tepat dalam menerapkan kebijakan pembelajaran secara hybrid. Pada penelitian ini, proses analisis sentimen dilakukan dalam beberapa proses yang terdiri dari pre-processing, perhitungan TF-IDF, analisis sentimen menggunakan algoritme K-Nearest Neighbour, dan hasil performansi menggunakan confussion metric. Bersumber pada hasil pengujian yang sudah dilaksanakan menggunakan data twitt dari twitter diperoleh skor akurasi sebanyak 71% dengan nilai K sebesar 9 dan persentase data training dan data testing dengan perbandingan 70% dan 30%

Kata kunci: Analisis Sentimen, Pembelajaran Hybrid, K-Nearest Neighbor