Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal SINTA 3

ANALISIS SENTIMEN PEMBANGUNAN MASS RAPID TRANSIT (MRT) JAKARTA PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE IMPROVED K-NEAREST NEIGHBOR

SemanTIK: Teknik Informasi · Vol. 8 No. 1 (2022) · pp. 53–60

DOI
10.55679/semantik.v8i1.24653
ISSN
2502-8928, 2460-1446
Published
2022-06-29
Publisher
Informatics Engineering Department of Halu Oleo University
Language
eng
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstract

MRT (Mass Rapid Transit) Jakarta adalah sebuah sistem transportasi transit cepat yang dapat mengangkut penumpang dalam jumlah besar yang bertujuan untuk mengurangi kepadatan lalu lintas di Jakarta. Dari proyek tersebut, tidak sedikit dari masyarakat memberikan sentimen terhadap pembangunan MRT Jakarta ke media sosial, salah satunya media sosial Twitter. Ketersediaan Twitter API (Application Programming Interface) memudahkan setiap pengguna untuk mengambil data dari Twitter. Oleh karena itu penelitian ini mencoba untuk menganalisis Tweet berbahasa Indonesia mengenai MRT Jakarta dengan tujuan untuk mengetahui penilaian masyarakat terhadap pembangunan MRT Jakarta. Analisis dilakukan dengan menggunakan metode klasifikasi Improved K-Nearest Neighbor untuk melakukan klasifikasi menjadi 3 kategori sentimen yaitu positif, negatif dan netral. Hasil yang diperoleh melalui implementasi dan pengujian sistem adalah jumlah data latih, keseimbangan setiap kategori data latih dan nilai k-values berpengaruh terhadap ketepatan hasil analisis. Klasifikasi menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor menghasilkan accuracy tertinggi dengan nilai k=8 sebesar 88.09%.Kata kunci: Analisis Sentimen, MRT, Twitter, Improved K-Nearest Neighbor

Collaboration network of the authors

40 authors · 110 co-authorship links · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Halu Oleo
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Jumadil NangiUniversitas Halu Oleo9
Ika Purwanti NingrumUniversitas Halu Oleo7
Sutardi SutardiUniversitas Halu Oleo6
Isnawaty IsnawatyUniversitas Halu Oleo5
Statiswaty StatiswatyUniversitas Halu Oleo4
Natalis RansiUniversitas Halu Oleo4
Rahmat RamadhanUniversitas Halu Oleo3
LM. Fid AksaraUniversitas Halu Oleo3
Muhammad Ihsan SaritaUniversitas Halu Oleo3
LM TajidunUniversitas Halu Oleo2
Subardin SubardinAffiliation unknown2
Muhammad Ishak JaelaniUniversitas Halu Oleo2
Nurul Hajra Hadijah HajraUniversitas Halu Oleo2
Jayanti Yusmah SariUniversitas Halu Oleo2
Aditya PutraUniversitas Halu Oleo1
StatiswatyUniversitas Halu Oleo1
Hastuti HastutiAffiliation unknown1
Linda Purnama MuriUniversitas Halu Oleo1
Niarma NiarmaUniversitas Halu Oleo1
Wa Ode ErmaliantiUniversitas Halu Oleo1
Feri FadlinAffiliation unknown1
Suparjo SuparjoAffiliation unknown1
La SurimiUniversitas Halu Oleo1
Arman ArmanUniversitas Halu Oleo1
Edi CahyonoUniversitas Halu Oleo1
Gusti Made Cahya WiarjayaAffiliation unknown1
Azkar KumalaAffiliation unknown1
Tamsil TajsamAffiliation unknown1
Ramadhin ZaidUniversitas Halu Oleo1
Nur Imran RuslanAffiliation unknown1
La Ode Muh. Golok JayaUniversitas Halu Oleo1
Rahma Surya AlamAffiliation unknown1
Muh.Muchsin Al-As'Ad MirsyahAffiliation unknown1
Masna JumiyatiAffiliation unknown1
La Ode HasnuddinAffiliation unknown1
Holis HermansyahUniversitas Halu Oleo1
Apriadi BaharAffiliation unknown1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/oai, first harvested 29 Okt 2026, last seen 29 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">ANALISIS SENTIMEN PEMBANGUNAN MASS RAPID TRANSIT (MRT) JAKARTA PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE IMPROVED K-NEAREST NEIGHBOR</dc:title>
	<dc:creator>Aksan, Chaeril</dc:creator>
	<dc:creator>Pramono, Bambang</dc:creator>
	<dc:creator>Sajiah, Adha Mashur</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en-US"></dc:subject>
	<dc:description xml:lang="en-US">MRT (Mass Rapid Transit) Jakarta adalah sebuah sistem transportasi transit cepat yang dapat mengangkut penumpang dalam jumlah besar yang bertujuan untuk mengurangi kepadatan lalu lintas di Jakarta. Dari proyek tersebut, tidak sedikit dari masyarakat memberikan sentimen terhadap pembangunan MRT Jakarta ke media sosial, salah satunya media sosial Twitter. Ketersediaan Twitter API (Application Programming Interface) memudahkan setiap pengguna untuk mengambil data dari Twitter. Oleh karena itu penelitian ini mencoba untuk menganalisis Tweet berbahasa Indonesia mengenai MRT Jakarta dengan tujuan untuk mengetahui penilaian masyarakat terhadap pembangunan MRT Jakarta. Analisis dilakukan dengan menggunakan metode klasifikasi Improved K-Nearest Neighbor untuk melakukan klasifikasi menjadi 3 kategori sentimen yaitu positif, negatif dan netral. Hasil yang diperoleh melalui implementasi dan pengujian sistem adalah jumlah data latih, keseimbangan setiap kategori data latih dan nilai k-values berpengaruh terhadap ketepatan hasil analisis. Klasifikasi menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor menghasilkan accuracy tertinggi dengan nilai k=8 sebesar 88.09%.Kata kunci: Analisis Sentimen, MRT, Twitter, Improved K-Nearest Neighbor</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Informatics Engineering Department of Halu Oleo University</dc:publisher>
	<dc:contributor xml:lang="en-US"></dc:contributor>
	<dc:date>2022-06-29</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/article/view/24653</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.55679/semantik.v8i1.24653</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">SemanTIK : Teknik Informasi; Vol 8, No 1 (2022): SemanTIK : Teknik Informasi; 53-60</dc:source>
	<dc:source>2502-8928</dc:source>
	<dc:source>2460-1446</dc:source>
	<dc:source>10.55679/semantik.v8i1</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://ojs.uho.ac.id/index.php/semantik/article/view/24653/pdf</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2022 semanTIK</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en-US">http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>