[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"detail-sidebar-cat-1-id-113":3,"doc-seo-235537-113":41,"doc-detail-235537-id":108},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",[7,13,17,21,25,29,33,37],{"id":8,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":11,"show_sort_weight":4,"slug":12},178,1,"Template","Faktur","faktur",{"id":14,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":15,"show_sort_weight":4,"slug":16},192,"Formulir","formulir-192",{"id":18,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":19,"show_sort_weight":4,"slug":20},180,"Media Sosial","media-sosial",{"id":22,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":23,"show_sort_weight":4,"slug":24},179,"Poster","poster",{"id":26,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":27,"show_sort_weight":4,"slug":28},176,"Presentasi","presentasi",{"id":30,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":31,"show_sort_weight":4,"slug":32},177,"Resume","resume",{"id":34,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":35,"show_sort_weight":4,"slug":36},182,"Surat","surat-a95d00d3aaf04f3b854ecf140f00d385",{"id":38,"doc_module":9,"doc_module_name":10,"category_name":39,"show_sort_weight":4,"slug":40},183,"Umum","umum-07d1ff437201438088836b2b1ed3c90f",{"code":4,"msg":42,"data":43},"ok",{"site_id":44,"language":45,"slug":46,"title":47,"keywords":48,"description":49,"schema_data":50,"social_meta":101,"head_meta":103,"extra_data":105,"updated_unix":107},113,"id","sentiment-classification-of-community-toward-bpjs-health-services-on-twitter-using-k-nearest-neighbor-method","Klasifikasi Sentimen Masyarakat terhadap Layanan Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan di Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor","","BPJS Kesehatan merupakan program jaminan sosial yang bertujuan menyediakan layanan kesehatan yang baik bagi masyarakat. Dalam praktiknya, pemanfaatan layanan BPJS Kesehatan di Twitter memunculkan sentimen positif maupun negatif. Penelitian ini menerapkan dan menguji akurasi metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap layanan BPJS Kesehatan di Twitter. Proses meliputi preprocessing teks serta pembobotan TF-IDF dan perhitungan similaritas berbasis Euclidean Distance, kemudian klasifikasi dengan K-NN. Hasil menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 87,33% pada pembagian dataset 90:10, data uji 90, dan threshold 18 dengan K=9.",{"@graph":51,"@context":100},[52,68,83],{"@type":53,"itemListElement":54},"BreadcrumbList",[55,59,62,65],{"item":56,"name":57,"@type":58,"position":9},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":60,"name":10,"@type":58,"position":61},"https://docshare.wps.com/id/template/",2,{"item":63,"name":27,"@type":58,"position":64},"https://docshare.wps.com/id/template/presentasi/",3,{"item":66,"name":47,"@type":58,"position":67},"https://docshare.wps.com/id/template/sentiment-classification-of-community-toward-bpjs-health-services-on-twitter-using-k-nearest-neighbor-method/235537/",4,{"url":66,"name":47,"@type":69,"author":70,"headline":47,"publisher":73,"fileFormat":76,"inLanguage":45,"description":49,"dateModified":77,"datePublished":77,"encodingFormat":76,"isAccessibleForFree":78,"interactionStatistic":79},"DigitalDocument",{"name":71,"@type":72},"Aria","Person",{"url":56,"name":74,"@type":75},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-09-11",true,{"@type":80,"interactionType":81,"userInteractionCount":4},"InteractionCounter",{"@type":82},"ViewAction",{"@type":84,"mainEntity":85},"FAQPage",[86,92,96],{"name":87,"@type":88,"acceptedAnswer":89},"Apa tujuan penelitian ini?","Question",{"text":90,"@type":91},"Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan menguji akurasi metode K-Nearest Neighbor (KNN) dalam mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap layanan BPJS Kesehatan di Twitter.","Answer",{"name":93,"@type":88,"acceptedAnswer":94},"Tahapan preprocessing apa saja yang digunakan?",{"text":95,"@type":91},"Tahapan preprocessing meliputi cleaning, case folding, tokenizing, normalisasi, negation handling, filtering, dan stemming.",{"name":97,"@type":88,"acceptedAnswer":98},"Bagaimana hasil akurasi terbaik yang diperoleh?",{"text":99,"@type":91},"Akurasi tertinggi sebesar 87,33% diperoleh pada pembagian dataset 90:10, data uji 90, threshold 18, dengan nilai K=9.","https://schema.org",{"og:url":66,"og:type":102,"og:title":47,"og:site_name":74,"og:description":49},"article",{"robots":104,"canonical":66},"index,follow",{"doc_id":106,"site_id":44},235537,1789098465,{"code":4,"msg":5,"data":109},{"doc_id":106,"user_id":110,"nickname":71,"user_avatar":111,"doc_module":9,"category_id":26,"category_name":27,"doc_title":47,"doc_description":49,"doc_content":112,"file_id":113,"file_url":114,"file_type":115,"file_size":116,"view_count":4,"is_deleted":4,"is_public":9,"is_downloadable":9,"audit_status":9,"page_count":117,"language":118,"language_code":45,"site_id":44,"html_lang":45,"table_of_contents":119,"faqs":120,"seo_title":121,"seo_description":49,"update_tm":107,"read_time":122},2336464648322,"https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/2200025388227c56fec?_k=1778556882303663488","KLASIFIKASI SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAPLAYANAN BADAN PENYELENGGARA JAMINAN SOSIAL (BPJS) KESEHATAN DI TWITTER MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR  \nTUGAS AKHIR  \nDiajukan Sebagai Salah Satu Syarat  \nUntuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik  \nPada Jurusan Teknik Informatika  \nOleh  \nHANAFI RAHMAN  \n11451101977  \nFAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU  \nPEKANBARU  \n2021  \nLEMBAR PERSETUJUAN  \nLEMBAR PENGESAHAN  \nLEMBAR HAK ATAS KEKAYAAN INTELEKTUAL  \nTugas Akhir yang tidak diterbitkan ini terdaftar dan tersedia di Perpustakaan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau adalah terbuka untuk umum dengan ketentuan bahwa hak cipta pada Penulis. Referensi kepustakaandiperkenankan dicatat, tetapi pengutipan atau ringkasan hanya dapat dilakukanseizin Penulis dan harus disertai dengan kebiasaan ilmiah untuk menyebutkan sumbernya. Penggandaan atau penerbitan sebagian atau seluruh Tugas Akhir iniharus memperoleh izin dari Dekan Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Perpustakaan yang meminjamkan Tugas Akhirini untuk anggotanya diharapkan untuk mengisi nama, tanda peminjaman, dan tanggal pinjam.  \nPekanbaru, 18 Agustus 2021  \nHanafi Rahman 11451101977  \niv  \nLEMBAR PERNYATAAN  \nDengan ini saya menyatakan bahwa didalam tugas akhir ini tidak ada terdapatnya karya yang pernah di ajukan didalam memperoleh gelar kesarjanaan di suatu perguruan tinggi, dan sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karyaatau pendapat yang pernah di tulis atau diterbitkan oleh orang lain kecuali yang secara tertulis diacukan didalam naskah ini dan disebutkan didalam daftar pustaka.  \nPekanbaru, 18 Agustus 2021 Yang Membuat Pernyataan  \nHanafi Rahman 11451101977  \nv  \nLEMBAR PERSEMBAHAN  \nAlhamdulillaahiroobbil’aalamiin    \nSembah sujud dan syukur kepada ﷲ . Taburan cinta dan kasih sayang Mu telah memberikan ku kekuatan, membekaliku dengan ilmu serta memperkenalkanku dengan cinta. Atas rahmat dan karunia yang telah Engkau berikan, Alhamdulillah tugas akhir ini dapat terselesaikan. Sholawat dan salam selalu terlimpahkankepada rasul kita Muhammad ﷺ .  \nKupersembahkan karya ini kepada orang yang sangat kukasihi dan kusayangi.  \nIbu danAyah Tercinta  \nKepada ibu dan ayah tercinta. Sebagai tanda bukti, hormat dan rasa terima kasih yang tiada terhingga. Kupersembahkan kepada Ibu (Gusni) dan Ayah (Endirman)  \nyang telah memberikan doa dan kasih sayang dari lahir hingga dewasa. Semoga hasil karya ini menjadi salah satu kebahagiaanyang bisa kuberikan. Terima kasih Ibu... Terima Kasih Ayah...  \nAdik dan Orang Terdekatku  \nSebagai tanda terima kasih. Kupersembahkan karya ini untuk adikku Nanda Rahmah Putri dansemua keluarga terdekatku. Terimakasih telah memberikan doa, motivasi dan semangat sehingga terselesaikan tugas akhir ini. Semoga ini menjadi hal terbaik yang bisa kuberikan. Terima kasih...  \nKepada para Netizen yang selalu bertanya “Kapan Skripsimu Selesai?”  \nTerimakasih kepada pada penanya yang selalu bertanya berulang-ulang kapankapan dan kapan, sehingga membuat saya termotivasi untuk segera menyelesaikanjawaban daripertanyaan kalian semoga dengan adanya SKRIPSI ini sudah bisamenjawab pertanyaan kalian dan semoga saya juga bisa menyelesaikan pertanyaan dari kalian yang akan datang aamiin.  \nvi  \nKLASIFIKASI SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAPLAYANAN BADAN PENYELENGGARA JAMINAN SOSIAL (BPJS) KESEHATAN DI TWITTER MENGGUNAKAN METODE  \nK-NEAREST NEIGHBOR  \nHANAFI RAHMAN  \n11451101977  \nJurusan Teknik Informatika  \nFakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau  \nABSTRAK  \nBPJS adalah badan hukum yang dibentuk oleh Undang-Undang untuk menyelenggarakan program jaminan sosial. BPJS berfungsi untuk menyelenggaran program jaminan kesehatan. Melalui program jaminan kesehatan ini pemerintah berupaya agar masyarakat bisa mendapatkan layanan kesehatan yang baik. Namun pada penerapannya masih menimbulkan sentimen positif dan negatif masyarakattentang pemanfaatan la","cbCaitbEUItcGVfs","https://ap.wps.com/l/cbCaitbEUItcGVfs","pdf",4619225,309,"Indonesian","# Tugas Akhir\n## Latar Belakang dan Tujuan Penelitian\n## Metode K-Nearest Neighbor dan Tahap Preprocessing\n## Pembobotan TF-IDF dan Similaritas Euclidean Distance\n## Pengujian Akurasi dan Hasil\n## Kata Kunci","[{\"question\":\"Apa tujuan penelitian ini?\",\"answer\":\"Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan menguji akurasi metode K-Nearest Neighbor (KNN) dalam mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap layanan BPJS Kesehatan di Twitter.\"},{\"question\":\"Tahapan preprocessing apa saja yang digunakan?\",\"answer\":\"Tahapan preprocessing meliputi cleaning, case folding, tokenizing, normalisasi, negation handling, filtering, dan stemming.\"},{\"question\":\"Bagaimana hasil akurasi terbaik yang diperoleh?\",\"answer\":\"Akurasi tertinggi sebesar 87,33% diperoleh pada pembagian dataset 90:10, data uji 90, threshold 18, dengan nilai K=9.\"}]","Klasifikasi Sentimen Masyarakat terhadap Layanan Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan di Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor | PDF",108]