ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH TENTANG HARGA TEST PCR MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGBORS (KNN)

Virus Corona menjadi wabah di kota Wuhan, China pada bulan November-Desember 2019. Kondisi penyebaran virus yang semakin meluas di Indonesia ini menimbulkan masalah bukan hanya di bidang kesehatan saja, tetapi juga di bidang lainnya seperti pendidikan, ekonomi, dan lainnya. Karena dampak yang ditimbulkan tersebut upaya pemerintah Indonesia yang sudah dilakukan untuk menekan tingkat penyebaran virus corona di antaranya dengan melakukan tindakan test PCR (Polymerase Chain Reaction). Dikarenakan harga untuk melakukan test PCR yang sangat mahal sehingga mendapatkan berbagai macam tanggapan dan pendapat dari masyarakat. Pendapat yang disampaikan ada yang baik dan membangun, tetapi ada juga yang bertentangan dan menolak bisa dikatakan tanggapan tersebut bersifat positif dan negatif. Pengambilan data menggunakan Crawling data dari twitter. Data yang berbentuk teks dari twitter akan diolah terlebih dahulu. Data dari twitter yang berbentuk teks perlu diekstraksi dan dibobotkan terlebih dahulu menggunakan pembobotan Tf-Idf dan Tf-Rf kemudian melakukan perhitungan algoritma K-Nearest Neigbors (KNN) untuk melihat akurasi dari perbandingan kedua pembobotan kata tersebut. Pada penelitian ini pembobotan kata terbaik yaitu didapatkan oleh pembobotan kata Tf-Rf dengan perolehan akurasi 79%, presisi 75%, dan recall, 77%, sedangkan pembobotan kata Tf-Idf dengan perolehan akurasi 77%, presisi 73%, dan recall 69%. Penelitian ini mampu memberikan informasi yang bermanfaat untuk mengetahui tingkat akurasi terbaik dalam perbandingan pembobotan kata TF-IDF dan TF-RF.