ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA YOUTUBE PADA PROGRAM MAKAN SIANG GRATIS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR
Indonesia baru-baru ini melangsungkan pemilihan umum untuk calon presiden dan wakil presiden periode 2024/2029 yang diadakan pada tanggal 14 Februari 2024. Salah satu pasangan calon yang menarik perhatian masyarakat adalah Prabowo-Gibran, yang menawarkan program unggulan berupa makan siang gratis. Program makan siang gratis ini perlu mendapat perhatian karena implementasinya yang diharapkan dapat memberikan manfaat luas bagi masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen terhadap Program Makan Siang Gratis di YouTube, dengan menggunakan komentar dari video "Prabowo Janjikan Program Makan Siang Gratis untuk Anak-anak, Apa Alasannya?". Video tersebut memiliki pendapat yang beragam di antara masyarakat dan menimbulkan banyak pertanyaan terkait program makan siang gratis patut untuk dilaksanakan atau tidak. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Naive Bayes dan KNN. Data dikumpulkan melalui YouTube Data API v3. Data diberi label menggunakan machine learning Transformers. Setelah pelabelan, dilakukan reduksi dimensi dengan fokus pada atribut komentar dan label. Tahap preprocessing data meliputi case folding, cleaning, normalisasi, stopword removal, tokenisasi, dan stemming untuk memastikan data berkualitas tinggi. Kemudian, dilakukan pembobotan tf-idf untuk menyoroti kata-kata penting dalam komentar. Data dibagi dalam dua skenario yaitu 80:20 dan 70:30 untuk mengevaluasi kinerja model. Hasil evaluasi menunjukkan variasi akurasi pada metode Naive Bayes, skenario 70:30 menghasilkan akurasi 96%, lebih tinggi dibandingkan skenario 80:20 yang mencapai 91%. Sedangkan pada metode KNN, skenario 80:20 dan 70:30 dengan K=3 memberikan nilai akurasi yang sama yaitu 76%, namun untuk nilai recall yang paling tinggi yaitu skenario 80:20 sebesar 75%. Dapat disimpulkan akurasi tertinggi dari kedua metode diperoleh dari metode Naive Bayes pada skenario 70:30 dengan akurasi 96%. Analisis sentimen menunjukkan bahwa dari 224 komentar, 59 komentar (26%) positif dan 165 komentar (74%) negatif. Maka dari itu, mayoritas komentar pengguna YouTube menolak program makan siang gratis.
Ketersediaan
Detail Information
Judul | ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA YOUTUBE PADA PROGRAM MAKAN SIANG GRATIS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR |
---|---|
Pengarang | RIZKI ANDRIYANTI - Personal Name |
No. Panggil | SKRIPSI RIZ a 2024 |
Subyek | KNN Analisis Sentimen Naive Bayes Makan Siang Gratis |
Bahasa | Indonesia |
Tempat Terbit | Universitas Mulawarman |
Tahun Terbit | 2024 |
Penerbit | Fakultas Teknik |
Jurusan | INFORMATIKA |
Lampiran Berkas | LOADING LIST... |
DIGITAL LIBRARY