Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Menganalisis Pendapat Siswa Terhadap Edukasi Anti Perundungan
DOI:
https://doi.org/10.53513/jursi.v5i1.12336Keywords:
K-Nearest Neighbor, Analisis Sentimen, Edukasi, Perundungan, Opini SiswaAbstract
Perundungan di lingkungan pendidikan merupakan permasalahan sosial yang berdampak signifikan terhadap perkembangan psikologis dan akademik peserta didik. Edukasi anti perundungan telah banyak diterapkan di sekolah, namun efektivitasnya sering kali sulit diukur secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pendapat siswa terhadap program edukasi anti perundungan dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) pada data berbasis teks. Data diperoleh melalui kuesioner terbuka yang diisi oleh siswa, kemudian dilakukan tahap preprocessing meliputi tokenizing, stopword removal, dan pembobotan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Hasil klasifikasi pendapat siswa dibagi menjadi tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma KNN dengan nilai k = 5 menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 86,4%, menunjukkan bahwa metode ini mampu mengidentifikasi kecenderungan opini siswa secara efektif. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar pengambilan keputusan dalam evaluasi serta pengembangan strategi edukasi anti perundungan di lingkungan sekolah.
References
Afriani, R. I., Rustandi, T., Firmansyah, A. A., Anjelena, R., & Nadiputri, A. Q. (2025). LINGKUNGAN MELALUI AKSI BEACH CLEAN UP DI DESTINASI. 5(2),
Albab, M. U., P., Y. K., & Fawaiq, M. N. (2023). Optimization of the Stemming Technique on Text Preprocessing President 3 Periods Topic. Jurnal Transformatika, 20(2), 1–12. https://doi.org/10.26623/transformatika.v20i2.5374
Dwi Wicaksono, V., Dellarosa, M., Alfi Muhimmah, H., Sukartiningsih, W., & Negeri Surabaya, U. (2024). Pelatihan Penyusunan Program Sekolah Anti Bullying. 4, 87–93.
Efendi, M., & Latifah, N. aini. (2021). Jurnal Pendidikan Dan Pembelajaran Kimia. Penetapan Harga Jasa Pendidikan Di Perguruan Tinggi Keagamaan Islam Negeri (Ptkin, 2(2 (2021)), 127–143.
Fudhail Ferio Supeli, M., & Setiaji, S. (2023). Klasifikasi Sentimen Positif Dan Negatif Pada Aplikasi Vidio Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor. Indonesian Journal Computer Science, 2(1), 7–15. https://doi.org/10.31294/ijcs.v2i1.1874
Gazali Mahmud, F., Iman Hermanto, T., & Maruf Nugroho, I. (2023). Implementation Of K-Nearest Neighbor Algorithm With SMOTE For Hotel Reviews Sentiment Analysis. SinkrOn, 8(2), 595–602. https://doi.org/10.33395/sinkron.v8i2.12214
Harmandini, K. P., & Muslim, K. (2024). Analysis of TF-IDF and TF-RF Feature Extraction on Product Review Sentiment. Jurnal Dan Penelitian Teknik Informatika, 8(2). https://doi.org/10.33395/v8i2.13376
Jurnal, J., Sains, A., Istibsyaroh, I., Ruhimat, A., Rokhmawati, D., Yuliana, R., Danau, J., & No, S. (2023). Peningkatan Wawasan Orangtua dalam Mencegah dan Menangani Perilaku Perundungan Pada Anak ( Improvement of Parents ’ Insight in Preventing and Overcoming Bullying Behavior on Children ) Pada tahun 2011 , Kementerian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan . 7(1), 27–40.
Kusuma, I. H., & Cahyono, N. (2023a). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Penggunaan E-Commerce Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 8(3), 302–307. https://doi.org/10.30591/jpit.v8i3.5734
Lin, J. C., & Shih, Y. H. (2024). Strategies for preventing school bullying—A life education perspective. Frontiers in Psychology, 15. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1429215
Kusuma, I. H., & Cahyono, N. (2023b). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Penggunaan E-Commerce Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 8(3), 302–307. https://doi.org/10.30591/jpit.v8i3.5734
Legito, L., Riau, N. P., Putro, A. N. S., Mardiani, E., & ... (2023). … Nearest Neighbor untuk Analisis Sentimen Terhadap Isu Khilafah dan Radikalisme di Indonesia: Implementation K-Nearest Neighbor Algorithm for Sentiment Analysis …. … Indonesian Journal of …, 3(October), 324–330. https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/article/view/893%0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/article/download/893/448
Marhaely, S., Purwanto, A., Aini, R. N., Asyanti, S. D., Sarjan, W., & Paramita, P. (2024). Literature Review : Model Edukasi Upaya Pencegahan. Jurnal Kesehatan Tambusai, 5, 826–834.
Permana, R. A., & Sahara, S. (2023). Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Analisa Sentimen Review Produk Router. SIMKOM, 8(2), 118–124. https://doi.org/10.51717/simkom.v8i2.129
Rojiati, J. E.-I. ; U., Bakri, U., Wulandari, A. M., Permana, A., & Pratiwi, A. (2025). Implementasi Program Edukasi Anti-Perundungan sebagai Upaya Pembentukan Karakter Peserta Didik SMPN 2 Tanjung Bintang Kabupaten Lampung Selatan. Journal of Smart Community Service, 3(1), 24–35. https://journal.cahyaedu.com/index.php/jscs
Rusilowati, A., & Isdaryanti, B. (2024). 1213-Article Text-6040-1-10-20241201. 13(4), 5359–5372.
Setiawan, G. H., & Adnyana, I. M. B. (2023). Improving Helpdesk Chatbot Performance with Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) and Cosine Similarity Models. Journal of Applied Informatics and Computing, 7(2), 252–257. https://doi.org/10.30871/jaic.v7i2.6527
Subardiman, A. F. (2023). BAB I PE N DAHULUA N 1.1 Latar Belakang Di Jawa Barat sendiri, data menunjukkan 2.001 kasus kekerasan, termasuk. 1–9.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
