@thesis{thesis,
		author={SILVIA  NINGSIH},
		title ={SENTIMENT ANALYSIS PARA IBU RUMAH TANGGA DAN
IBU BEKERJA DI MASA PANDEMI COVID-19
MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)},
		year={2021},
		url={http://repository.upp.ac.id/864/},
		abstract={Text Mining adalah proses menambang data yang berupa teks dimana
sumber data biasanya didapatkan dari dokumen dan tujuannya adalah mencari
kata-kata yang dapat mewakili isi dari dokumen sehingga dapat dilakukan analisis
keterhubungan antar dokumen tersebut. Dalam sentimen analisis tentang ibu
bekerja dan ibu rumah tangga semasa pandemi COVID-19 menggunakan metode
K-Nearest Neighbor (K-NN). Algoritma metode K-NN sangatlah sederhana,
bekerja berdasarkan jarak terpendek dari query instance ke training sample untuk
menentukan K-NN-nya. Training sample diproyeksikan ke ruang berdimensi
banyak, dimana masing-masing dimensi merepresen-tasikan fitur dari data.Ruang
ini dibagi menjadi bagian-bagian berdasarkan klasifikasi training sample. Pada
penelitian ini memperoleh persentase 57,14% dengan jumlah terdiri dari 34
data training dan 14 data testing . Pada pembuatan aplikasi sentimen analisis ini
menggunakan bahasa pemograman PHP dan MySQL sebagai database.}
		}