Klasifikasi Sentimen Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour (Studi Kasus: Magang Merdeka Belajar)

Q4 Computer Science

Informatik-Spektrum Pub Date : 2023-05-25 DOI:10.52958/iftk.v19i1.4777

Hollywrith Travaganz Nainggolan, Bayu Hananto, Bambang Tri Wahyono

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Abstract

Pada tahun 2020, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan meluncurkan program Merdeka Belajar yang membantu para mahasiswa dan mahasiswi untuk menghadapi lingkungan kerja setelah mereka lulus. Akan tetapi, program ini memunculkan polemik. Penelitian ini mencoba melakukan klasifikasi sentimen pada kasus Magang Merdeka Belajar menggunakan algoritma KNN. KNN dipilih dikarenakan algoritma ini lebih handal dalam menangani data noisy, namun untuk meningkatkan akurasi, peneliti menggunakan algoritma Near Miss dalam proses data balancing dikarenakan selisih data adalah 188 data positif dan 212 data negatif.

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使用 K-Nearest Neighbour 算法进行情感分类（案例研究：Merdeka Belajar 实习项目）

2020年，教育部举办了一个独立的学习项目，帮助学生和学生在毕业后面对工作环境。然而，这个项目提出了一个polemik。本研究试图对Merdeka实习生中学会使用KNN算法的案例进行分类情感。KNN之所以选择，是因为该算法在处理noisy数据方面比较可靠，但为了提高准确性，研究人员使用了近Miss算法在数据平衡过程中，因为共享的数据为188正数和212负数。

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