Analisis Sentimen pada Sosial Media Twitter Terhadap Layanan Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Universitas Brawijaya dengan Metode K-Nearest Neighbor

Abstrak

Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Universitas Brawijaya (SIAM UB) merupakan sebuah layanan akademik milik Universitas Brawijaya yang digunakan untuk melayani keperluan akademik mahasiswa. Pada saat masa pergantian semester, topik mengenai SIAM UB sempat menjadi trending topik di sosial media Twitter. Twitter merupakan layanan sosial media yang cukup digemari oleh masyarakat untuk menyampaikan opini atau pendapat pada topik tertentu termasuk SIAM UB. Penelitian ini mencoba menganalisis tweet tentang SIAM UB dengan mengklasifikasikan sebuah tweet kedalam kelas sentimen positif atau kelas sentimen negatif. Proses klasifikasi diimplementasikan di aplikasi Rapid Miner dengan metode K-Nearest Neighbor dan seleksi fitur Chi Square. Terdapat 4 proses utama untuk melakukan klasifikasi yaitu preprocessing, pembobotan term, seleksi fitur dan klasifikasi. Hasil akurasi terbaik dari proses klasifikasi diperoleh sebesar 86%. Hasil akurasi tersebut diperoleh ketika menggunakan nilai k = 3 dan menggunakan 100% fitur. Presentase jumlah fitur yang digunakan mempengaruhi nilai akurasi dimana semakin  kecil presentasi fitur yang digunakan semakin kecil pula nilai akurasi klasifikasi.