KLASIFIKASI SENTIMEN TERHADAP USTADZ ABDUL SOMAD DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR PADA MEDIA SOSIAL TWITTER

Istilah ulama sendiri merujuk kepada seseorang yang mumpuni dalam bidang ilmu agama, berakhlak baik, dan menjadi teladan hidup bagi masyarakat. Ulama senantiasa mengisi sendi-sendi kehidupan dengan laku yang positif yang berdampak kebaikan secara luas. Ustadz abdul somad menjadi nama ulama yang ceramahnya paling banyak diikuti menurut hasil survey oleh Alvara Research Center. Dengan menjadi ulama yang ceramahnya paling banyak diikuti tentu terdapat berbagai sentimen yang diberikan terhadap ustadz abdul somad, untuk melakukan klasifikasi data yang digunakan harus bersifat relevan dan objektif maka penulis ingin menggunakan data sentimen terhadap ustad abdul somad ini untuk mengimplementasikan metode K-Nearest Neighbor dalam mengklasifikasikan sentimen. Data yang akan digunakan berjumlah 1000 data tweet yaitu data tweet yang berhubungan dengan ustadz Abdul Somad, data tersebut diambil dengan memanfaatkan Twitter API (Application Progaming Interface). Hasil dari proses pengujian dengan menggunakan confusion matrix mendapatkan model pengujian dengan dataset 90% data latih dan 10% data uji mendapatkan hasil akurasi tertinggi untuk melakukan klasifikasi sentimen terhadap ustadz Abdul Somad yaitu mencapai 87%, recall 74%, precision 100%, dan error rate 13% dengan parameter k=9 dan nilai threshold 15. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa metode K-Nearest Neighbor baik dalam proses klasifikasi sentimen terhadap ustadz Abdul Somad. Kata Kunci: Abdul Somad, Confusion Matrix, K-Nearest Neighbor, Twitter, Ulam