## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 64− 73 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5179

## Analisis Sentimen Terhadap Publisher Rights Dalam Mengunggah Konten  Digital  Menggunakan Ensemble Learning
Anisa Putri * , Mustakim, Rice Novita, M Afdal
Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 12050326104@students.uin-suska.ac.id, 2 mustakim@uin-suska.ac.id, 3 rice.novita@uin-suska.ac.id,
4 m.afdal@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 12050326104@students.uin-suska.ac.id Submitted: 15/05/2024 ; Accepted: 23/06/2024 ; Published : 23/06/2024
Abstrak− Konten digital mencakup berbagai bentuk informasi, mulai dari teks informatif hingga video interaktif.  Dan YouTube, menjadi  salah  satu  media  sosial  yang  populer,  menjadi  platform  paling  banyak  digunakan  di  Indonesia.  Namun,  kehadiran Rancangan  Publisher  Rights  atau  Rancangan  Peraturan  Presiden  (Perpres)  tentang  Tanggung  Jawab  Platform  Digital  untuk Jurnalisme  Berkualitas  memunculkan  perdebatan.  Dalam  konteks  YouTube,  peraturan  ini  berpotensi  mengancam  para  konten kreator. Reaksi negatif dari berbagai pihak menunjukkan kekhawatiran terhadap dampak regulasi ini. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap Publisher Rights dalam pengunggahan konten digital menggunakan pendekatan ensemble learning. Ditemukan bahwa 60% sentimen adalah negatif, mencerminkan kekhawatiran terhadap hak cipta, royalti, atau isu  etika.  Sebanyak  32%  sentimen  adalah  netral,  menggambarkan  ketidakpastian  atau  kurangnya  informasi.  Dan  hanya  8% sentimen yang positif, mendukung kebijakan perlindungan hak penerbit dan mengakui nilai serta kontribusi mereka. Metode ini melibatkan teknik ensemble berbasis Bagging (Random Forest) dan Boosting (Adaboost), Dimana hasil akurasi dari Random Forest lebih tinggi dibandingkan dengan Adaboost, Random Forest dengan  akurasi sebesar  83% sedangkan Adaboost dengan akurasi sebesar 68%.
Kata Kunci: Publisher Rights; Konten; Dewan Pers; Youtube; Ensemble Learning
Abstract− Digital  content  encompasses  various  forms  of  information,  ranging  from  informative  text  to  interactive  videos. YouTube, as one of the most popular social media platforms, is widely used in Indonesia. However, the proposed Publisher Rights Bill or the Draft Presidential Regulation on the Responsibility of Digital Platforms for Quality Journalism has sparked debate. In the  context  of  YouTube,  this  regulation  has  the  potential  to  threaten  content  creators.  Negative  reactions  from  various  parties highlight concerns about the impact of this regulation. Therefore, this study aims to analyze sentiment towards Publisher Rights in the uploading of digital content using an ensemble learning approach. The analysis found that 60% of the sentiment was negative, reflecting concerns about copyright, royalties, or ethical issues. A total of 32% of the sentiment was neutral, indicating uncertainty or  a  lack  of  information,  and  only  8%  of  the  sentiment  was  positive,  supporting  the  policy  of  protecting  publisher  rights  and recognizing  their  value  and  contributions.  This  study  employed  ensemble  techniques  based  on  Bagging  (Random  Forest)  and Boosting (Adaboost), where the accuracy of Random Forest was higher at 83% compared to Adaboost's accuracy of 68%.
Keywords : Publisher Rights; Content; Press Council; YouTube; Ensemble Learning

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini Indonesia merupakan sebagai negara kedua terbanyak pengguna media sosial bersamaan dengan Brasil setelah India  dengan  rata-rata  8,4  jenis  media  sosial  per  bulannya.  Seiring  berkembangnya  media  sosial,  konten  digital menjadi  pusat  perhatian.  Konten  digital  mencakup  berbagai  bentuk  informasi,  mulai  dari  teks  informatif,  gambar menarik, hingga video yang mendalam dan interaktif[1]. Melalui konten digital, kita tidak hanya menjadi pengamat, tetapi juga peserta aktif dalam masyarakat informasi ini. salah satu media sosial yang popular adalah Youtube [2], [3]. Youtube menjadi media sosial yang paling banyak di gunakan di Indonesia dengan total pengguna yaitu 139 juta di awal  tahun  2023  kemudian  diikuti Facebook dengan  19,9  juta  pengguna[4],  [5].  Dampak  peggunaan Youtube ini memunculkan  pengguna  untuk  memanfaatkan  kreatifitas  maupun  mengekspresikan  diri  serta  dapat  berinteraksi dengan penontonnya sebagai salah satu fasilitas yang dimanfaatkan para kreator untuk mendapatkan keuntungan baik secara moril dan popularitas[6], [7]. Penghasilan seorang konten kreator bahkan termasuk penghasilan yang tinggi dari  monetisasi  atas  perolehan  dari  viewer  dan  subscriber  membuat  banyak  orang  tertarik  menjadi seorang  konten kreator di Youtube [8], [9].
Namun  muncul  isu  mengenai  Rancangan  Pepres  Jurnalisme  Berkualitas  yang  bertujuan  untuk  melindungi sumber daya keuangan media massa nasional, alasan terbentuknya aturan ini dikarenakan sekitar 60% belanja iklan masuk ke platform  asing  seperti Google dan Facebook . Namun  rancangan ini memunculkan polemik dan regulasi yang dinilai berpotensi membawa kemunduran dunia media digital. Perpres ini juga dipadang menjadi ancaman bagi para konten kreator[10]. Karena dikhawatirkan dapat mematikan para kreator konten dan menguntungkan perusahaan pers secara sepihak, para kreator konten memiliki tiga kekhawatiran utama terhadap pengesahan Perpres Publisher Rights . Pertama, penghapusan konten berita yang tidak sesuai etika jurnalistik berdasarkan rekomendasi Dewan Pers dianggap dapat merugikan kreator dengan menenggelamkan konten mereka di bawah konten dari perusahaan pers, yang dinilai dapat merusak ekosistem media digital dan mengurangi netralitas berita. Kedua, sebagian kreator konten berpendapat  bahwa  Perpres Publisher  Rights dapat  menghilangkan  peluang  monetisasi  dari  konten  yang  mereka produksi. Ketiga, banyak kreator konten merasa keberatan dengan aturan yang mewajibkan pemberitahuan perubahan algoritma kepada perusahaan pers 28 hari sebelum perubahan tersebut dilakukan[11].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 64− 73 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5179
Cepatnya  penyebaran  informasi  tentang Publisher  Rights ramai  diperbincangkan,   dan  menimbulkan  reaksi berupa  dukungan,  kekecewaan,  bahkan  penolakan  dari  para  konten  kreator  di  media  sosial[9],  [12].  Reaksi  ini umumnya mengandung teks yang sering disebut sebagai sentimen, yang jika dianalisis dapat menghasilkan informasi yang  berguna[13],  [14].  Data  teks  tersebut  dapat  dianalisis  menggunakan text  mining ,  sebuah  metode  untuk mengekstrak informasi berkualitas tinggi dari kumpulan data yang tidak terstruktur, sehingga dapat mengidentifikasi masalah-masalah dalam teks pada topik tertentu dan dapat menemukan informasi penting dari sumber data dengan mengidentifikasi dan memeriksa pola tertentu [15].
Penelitian  ini  menggunakan  model  klasifikasi Ensemble  Bagging  (Random Forest) dan Ensemble Boosting (Adaboost) . Mengkombinasikan model klasifikasi untuk membentuk model baru atau mengoptimalkan model yang tersedia yang lebih dikenal sebagai metode ensemble juga dapat di terapkan untuk mengatasi masalah yang ditemui pada analisis sentimen mengingat  metode ensemble cendrung lebih akuran dibandingkan dengan model  klasifikasi utama atau pembentuknya[2].
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  Chaudhary  Jagrit  Varshney  dkk  (2020),  membandingkan  teknik klasifikasi seperti Random Forest , Support Vector Machine, Logistic Regression, Naïve Bayes , dan SGD Classifier digunakan untuk mengklasifikasikan data, dan Pengklasifikasi ensemble ( Random Forest ) menemukan hasil optimal [16], adapun penelitian yang dilakukan Dimple Tiwari dkk, (2020) menilai kinerja teknik ansambel berbasis Bagging dan Boosting untuk SA jaringan sosial, menunjukkan bahwa teknik ansambel berbasis bagging mengungguli teknik berbasis Boosting untuk  klasifikasi  teks  [2].  Lalu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sergio  González,  dkk  (2020) Membandingkan algoritma Bagging dan Boosting yang paling terkenal dan perangkat lunaknya. Dan fokus pada 14 algoritma dan menyatakan Ensemble Boosting menunjukkan efisiensi yang lebih besar [17]. Ada juga penelitan dari I  Bomoiye  Domor  Mienye  and  Yanxia  Sun  (2022)  yang  membedakan  antara  tiga  metode  ansambel  utama  yakni: bagging,  boosting,  dan  stacking.  Dan  menyatakan  bahwa  Random  Forest  dan  XGBoost  paling  banyak  digunakan dalam literatur [18]. Dan Monika Kabir, dkk (2021) menyatakan metode pembelajaran mesin yang terkenal ditinjau dan dibandingkan satu sama lain. Metode terkenal seperti Support Vector Machine, Decision Tree, Bagging, Boosting, Random Forest dan Maximum Entropy diimplementasikan dalam eksperimen. Dapat disimpulkan Boosting berkinerja cukup baik [19].
Maka dalam penelitian ini akan menganalisis sentimen terhadap publisher rights dalam mengunggah konten digital  menggunakan Ensemble Learning . dimana kategori ensemble yang di  gunakan dalam penelitian ini adalah Bagging (Random Forest) dan Boosting (Adaboost) yang dimana untuk mengetahui kinerja dari Klasifikasi Ensemble yang digunakan untuk setiap fitur ekstraksi terhadap topik Publisher Rights Dalam Mengunggah Konten  Digital  yang mencakup respons positif, negatif, atau netral terhadap kebijakan, kedua  dapat  menjadi  bahan evaluasi  pemerintah dalam rancangan aturan Publisher Rights untuk memahami sikap dan pandangan publik sehingga mampu mengambil Tindakan yang sesuai untuk menyempurnakan kebijakan. Dan yag ketiga di harapkan dapat menjadi referensi untuk penelitian berikutnya mengenai analisis sentiment dari social media youtube untuk topik yang berbeda.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian  dalam  studi  ini  secara  umum  terdiri  dari  delapan  tahapan.  Berikut  adalah  tahapan-tahapan penelitian tersebut yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Berikut dalam menyelesaikan penelitian ini dilakukan secara sistematis dengan tahapan-tahapan metodologi penelitian pada gambar 1 seperti berikut:
a. Perencanaan
Dalam tahap ini meliputi Observasi dan wawancara di Dinas Komunikasi Informatika Statistik dan Persandian Pemerintah  Kota  Pekanbaru  dengan  melakukan  wawancara  kepada  ibu  Verdhira  Dinanti,  S.I.Kom  yang  sekarang menjabat sebagai Pranata Humas Ahli Muda
b. Pengumpulan Data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 64− 73 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5179
Menggunakan  metode scraping dengan  bahasa  pemrogramman Python yaitu youtube-coment-downloade r pada data komentar Youtube diakun Channel yang mewakili Dewan Pers, Kominfo, dan Media Massa dengan kata kunci “ Publisher Right ” pada Youtube , dengan total 1917 data.
c. Pre-Processing
Pada tahap ini dilakukan pre-processing data karena data komentar YouTube yang dihasilkan tidak sistematis. Tahap pre-processing yang dilakukan adalah cleaning, tokenizing, filtering, dan stemming .
d. Pelabelan
Pada tahap ini, pelabelan kata dilakukan untuk mengidentifikasi sentimen positif, netral, dan negatif. Proses ini dilakukan secara manual oleh pakar bahasa, yaitu Elvina S.Pd.
e. Pembobotan TF-IDF
Digunakan teknik TF-IDF untuk melakukan pemrosesan kata dan mendapatkan bobot nilai untuk setiap kata.
f. Klasifikasi Ensemble Learning
Pada  tahap  klasifikasi  dibagi  menjadi  dua  pembagian  data  yaitu  data  training  dan  data  testing  dengan menggunakan metode perhitungan 10 K-fold Cross Validation dan Ensemble Learning . Dimana kategori ensemble yang di gunakan dalam penelitian ini adalah Bagging (Random Forest) dan Boosting (Adaboost) .
g. Visualisasi Kata dan Analisis Konteks
Tahap akhir dari penelitian ini adalah memperoleh visualisasi kata dengan website wordclouds dan Analisis konteks

## 2.2 Pre-Processing Data
Bertujuan untuk mengubah data yang tidak terstruktur menjadi bentuk yang siap untuk dianalisis. Beberapa tahapan Pre Processing yang diterapkan adalah memastikan apakah ada baris kosong pada dataset[20].Teks terkadang tidak dalam format yang dapat digunakan. Untuk mendapatkan teks dalam format yang dapat digunakan dengan berbagai metode pemrosesan awal membersihkan teks diterapkan.
Pre-Processing Data  berisi empat langkah utama berikut sebelum meneruskan teks ke pengklasifikasi, yang pertama Cleaning ialah menghilangkan/menghapuskan karakter lain selain huruf, seperti menghapus hashtag (#), link , dan mengubah teks menjadi huruf kecil[21]. Tokenizing ialah teks dibagi menjadi beberapa token berdasarkan karakter pemisah seperti spasi, koma, tab, dll. Atau fase pemisahan mendasar dalam sentimen analisis yang mempartisi kalimat, frasa, atau paragraf menjadi satu kata yang disebut token[2], [22]. Stop-words atau Filtering kata-kata yang umum digunakan dan memiliki sedikit kandungan informasi seperti konjungsi, preposisi. Stemming adalah mereduksi kata menjadi batangnya dan menghilangkan akhiran kata tersebut, menurut beberapa aturan tata bahasa[22], [23].

## 2.3 Pembobotan TF -IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
Dalam penelitian ini Term Frecuency-Inverse Document  Frecuency (TF-IDF) untuk  menghitung  bobot  setiap kata yang diekstraksi untuk menghitung kata-kata umum dalam pencarian informasi[2], [23]. Term Frequency (TF) adalah metode penghitungan frekuensi kemunculan istilah dalam suatu dokumen, dan Reverse Document Frequency (IDF) adalah metode penghitungan istilah yang muncul dalam berbagai dokumen (komentar) yang dianggap istilah umum dianggap tidak penting[14][24].

## 2.4 Klasifikasi Ensemble Learning
Ensemble  learning mengkombinasi  beberapa  pengklasifikasi  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi  secara keseluruhan[17],  [18].  Banyak  algoritma  ML  konvensional  cenderung  berkinerja  buruk  ketika  dilatih  dengan kumpulan data yang tidak seimbang, Oleh karena itu, para peneliti sering kali menggunakan pendekatan pembelajaran yang  baru  dan  lebih  baik,  seperti Ensemble  Learning [18].  untuk  menghasilkan  klasifikasi,  regresi,  prediksi  dan pemeringkatan  yang  lebih  akurat  dan  andal  dibandingkan  dengan  pengklasifikasi  tunggal  atau  konvesional  untuk generalisasi  tanpa  mengabaikan  lebih  banyak  pengetahuan  lokal  atau    spesifik    Performanya  yang  baik  telah menjadikan  dirinya  sebagai  salah  satu  metode  pembelajaran  mesin  terbaik  dan  paling  berpengaruh[17].  Metode Ensembel yang dibagi menjadi 3 kategori utama: Bagging, Boosting dan Stacking [2], [13], [17]. Bagging dan Boosting adalah  dua  pendekatan  utama  pembelajaran ensembel yang  berisi  berbagai  algoritma ensembel untuk mengklasifikasikan polaritas sentimen[2].

## 2.4.1  Ensemble Bagging (Bootstrap Aggregating)
Ensemble Bagging dikembangkan oleh Breiman tahun 1994 untuk meningkatkan kinerja klasifikasi model machine learning    dengan  menggabungkan  prediksi  dari  set  pelatihan  yang  dihasilkan  secara  acak[17],  [18].  dengan penggantian (bootstrap) dari dataset  pelatihan asli[19], [25], Bagging lebih meningkatkan kinerja pembelajar dasar jika  algoritme  yang  digunakan  dalam  mempelajari  model  tidak  stabil  dan  bekerja  secara  optimal  ketika  anggota Ensemble memiliki  varian  tinggi  dan  bias  rendah,  Pendekatan  ini  dapat  mengurangi  overfitting  pada  model  yang kompleks[13].contohnya decision tree . dan algoritma yang di gunakan adalah Random Forest, Extra Tree dan Meta Estimator ( Linear SVC)  yang  menggunakan  sampel  bootstrap[17],  [18]. Random  Forest sering  dipilih  untuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 64− 73 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5179
penelitian  di  antara  algoritma ensemble  bagging ,  karena  mudah  untuk  diimplementasikan,  cepat  dan  memperoleh kinerja yang sangat baik. Berikut adalah rumus matematika dan parameternya dari algoritma Random Forest [19],
𝐹(𝑥) = 1 𝐽 ∑ 𝑓 𝑗 𝐽 𝑗=1 (𝑥) ` (1)
Dalam  rumus  (1),    F(x)  merupakan  Prediksi  akhir  yang  dihasilkan  oleh Random  Forest untuk  instance  . 1 𝐽 merupakan rata-rata dari prediksi seluruh pohon keputusan. Ini mencerminkan prinsip "majority voting" atau rata-rata dalam kasus regresi. ∑ 𝐽 𝑗=1 merupakan Simbol sigma ini menunjukkan bahwa kita sedang menjumlahkan prediksi dari semua pohon keputusan dalam ensemble. Dan f j (x) merupakan prediksi yang dihasilkan oleh pohon keputusan ke-j untuk instance x.

## 2.4.2  Ensemble Bagging (Bootstrap Aggregating)
Boosting merupakan  pembelajaran ensemble yang  baik  untuk  klasifikasi  teks  ,meningkatkan  kinerja  pelajar  yang lemah dengan menjalankan beberapa subset kumpulan data secara berurutan[18]. untuk berubah menjadi pembelajar yang kuat dengan memberikan bobot. Dan dilatih untuk mengurangi varians dan mencapai kinerja yang lebih baik[2], [19]. Boosting berfokus  pada  pelatihan  beberapa  model  secara  berurutan,  di  mana  setiap  model  berusaha  untuk memperbaiki  kesalahan  prediksi  model  sebelumnya.  Namun  metode Boosting sangat  sensitif  terhadap  noise[19]. Contoh  Algoritma: AdaBoost , Gradient  Boosting (misalnya, XGBoost,  LightGBM ,  dan CatBoost )  [20]. AdaBoost adalah  yang  paling  populer.  Algoritme AdaBoost cepat,  sederhana,  dan  mudah  dimodelkan  dengan  lebih  sedikit kebutuhan  penyetelan hyperparameter .  Berikut  adalah  rumus  matematika  dan  parameternya  dari  algoritma Adaboost [18] .
𝐻(𝑥) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(∑ 𝑇 𝑡=1 𝛼 𝑡 ℎ 𝑡 (𝑥)) (2)
Dalam  rumus  (2), 𝐻(𝑥) merupakan  prediksi  akhiri  untuk  inputan x . ℎ 𝑡 (𝑥) merupakan keluaran  dari pengklasifikasi  lemah t  untuk masukan  x . 𝛼 𝑡 merupakan  bobot  yang  ditetapkan  ke  pengklasifikasi. T  merupakan jumlah total model lemah yang dibentuk.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan data
Pada penelitian ini dilakukan dengan cara scraping pada Youtube menggunakan bahasa pemrogramman Python . Dan didapatkan hasil sebanyak 1917 data. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data komentar dalam bahasa Indonesia dari aplikasi Youtube , dengan rentang waktu 01 Januari 2023 – 31 Oktober 2023, video berasal dari Kanal terverifikasi yang di filter berdasarkan jumlah tayangan per tanggal  14 November 2023 dengan kata kunci “ Publisher Rights ”. Berikut data awal yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Awal No Teks
1 da tua mending pensiun boomer lg disrupsi otak mana da deh boomer gnti aja heran dipake maaf ye idiot 2 Bu kok videonya ada iklan ya?
3 Kalo bisa sih google mending angkat kaki aja dari Indonesia, termasuk semua layanannya, Gmail, android, youtube dan seluruhnya. Biar adu kuat aja pada. Ini kalo gw jadi CEO Google main kuat kuatan aja lu GK pake android. Kita liat aja siapa yg akhir nya ngemis ngemis. Suru dewan pers aja dia bikin google tandingan, sama operating sistem pengganti android
4 DEWAN PERS HARUS RAJIN, MENGAPA KOALISI WARTAWAN RANGKING INDONESIA(KWRI), tidak dimasukan di google,  Mengapa?
… …
1917  Owi owi gblk

## 3.2 Tahap Preprocessing Data
Beberapa  tahapan  preprocessing  yang  dilakukan  meliputi  pembersihan  data  dengan  menghapus  angka,  simbol, emoticon,  dan  URL.  Kemudian  dilakukan  seleksi  data  yang  relevan  dengan  topik  penelitian.  Selanjutnya,  proses tokenizing dilakukan untuk  memecah kalimat menjadi kata-kata, diikuti oleh penghapusan stopword dan filtering , yaitu  kata-kata  yang  tidak  memiliki  nilai  positif  atau  negatif. Terakhir,  dilakukan stemming untuk  mengubah  kata berimbuhan menjadi bentuk dasarnya, berikut Preprocessing Data yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Hasil Preprocessing
No Teks
1 da tua mending pensiun boomer lg disrupsi otak mana da deh boomer gnti aja heran dipake maaf ye idiot

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 64− 73 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5179
2 bu video iklan
3 sih google mending angkat kaki aja indonesia layan gmail android youtube biar adu kuat aja gw ceo google main kuat kuat aja pake android liat aja ngemis ngemis suru
4 dewan pers rajin koalisi wartawan rangking indonesia kwri masuk google
… 1917 owi owi gblk

## 3.3 Tahap Pelabelan Data
Data  komentar  yang  diperoleh  tidak  memiliki  kelas/label  sehingga  diperlukan  sebuah  metode  untuk  melakukan pelabelan. Pada penelitian ini dilakukan pelabelan sentiment secara manual menjadi 3 tiga kelas , yaitu positif, negatif dan  netral,  dengan  jumlah  data  tweet  sebanyak  1917  data  oleh  pakar  yang  memiliki  latar  belakang  sebagai  Dosen Bahasa Indonesia.  Hasil pelabelan data dapat dilihat pada Gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2. Hasil pelabelan
Berdasarkan  hasil  analisis  sentimen  terhadap  topik  "PUBLISHER  RIGHTS  DALAM  MENGUNGGAH KONTEN  DIGITAL",  ditemukan  bahwa  60%  sentimen  dikategorikan  sebagai  negatif  yang  mencerminkan kekhawatiran  atau  ketidakpuasan  terhadap  implementasi  Publisher  Rights,  terkait  dengan  masalah  hak  cipta, pembagian royalti, atau isu-etika lainnya yakni sebanyak 1153 sentiment. Lalu 32% sentiment  dikategorikan sebagai netral yang menggambarkan kelompok yang tidak memiliki sikap ekstrem, atau mungkin menunjukkan ketidakpastian atau kurangnya informasi  yang memadai  dalam pandangan mereka terkait topik ini yakni  sebanyak 619 sentimen. Selain  itu  terdapat  8%  sentiment  dikategorikan  positif    yang  mencerminkan  dukungan  terhadap  kebijakan  yang melindungi hak-hak penerbit atau pengakuan terhadap nilai dan kontribusi mereka yakni sebanyak 145 sentiment.
Dengan memperhatikan analisis sentimen ini, pemangku kepentingan dapat  memahami lebih baik dinamika opini publik terkait hak-hak penerbit, memperbaiki atau menyesuaikan regulasi dan  merumuskan langkah-langkah yang  sesuai  untuk  memenuhi  kebutuhan  dan  mengatasi  isu  isu  yang  di  hadapi  media  dan  masyarakat.  hal  ini  juga mambantu  media  dan  konten  kreator  untuk  menyesuaikan  strategi  dalam  menghadapi  regulasi  sehingga  mampu menciptakan konten yang lebih sesuai dengan harapan masyarakat. Data pelabelan dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Data Pelabelan No Teks Pelabelan 1 da tua mending pensiun boomer lg disrupsi otak mana da deh boomer gnti aja heran dipake maaf ye idiot negatif 2 bu video iklan netral 3 sih google mending angkat kaki aja indonesia layan gmail android youtube biar adu kuat aja gw ceo google main kuat kuat aja pake android liat aja ngemis ngemis suru netral 4 dewan pers rajin koalisi wartawan rangking indonesia kwri masuk google negatif ... ... ... 1917  Owi owi netral

## 3.4  Pembobotan Data TF-IDF
TF-IDF  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  atau  bobot  dari  suatu  kata  yang  telah  diekstrak.  Metode  ini  banyak diterapkan dalam text retrieval dan text preprocessing. Perhitungan dilakukan menggunakan python dengan memakai modul  skicit-learn. TF-IDF  dibagi  sesuai  dengan  data  training  dan  data  set.  Hasil  Data TF-IDF  dapat  dilihat  pada Tabel 4 dibawah ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 64− 73 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5179
Tabel 4. Hasil TF-IDF No Term abcd ada adalah adu aja akhir  ...  youtube  zoomer 1 0.0 0.0 0.18 0.0 0.09 0.0 ... 0.0 0.0 2 0.0 0.25 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 3 0.0 0.0 0.0 0.14 0.30 0.14 ... 0.08 0.0 4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1917 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0

## 3.5 Pembagian Data
Berdasarkan dengan metodolgi penelitian yang telah dijelaskan, Distribusi data pelatihan dan pengujian berdasarkan metode yang dijelaskan dilakukan menggunakan K-Fold Cross Validation pada data tweet preprocessing dan TF-IDF. Kemudian akan diproses dengan algoritma Random Forest dan Boosting .

## 3.5.1 Perhitungan Ensemble Bagging
Dalam  penelitian  ini  algoritma Random  Forest (RF)  menunjukkan  bahwa  parameter  terbaik  untuk  model Random Forest setelah melakukan Grid Search adalah { 'max_depth': 30, 'n_estimators': 10 }. Artinya, model yang memiliki kedalaman maksimum sebanyak 30 dan jumlah pohon sebanyak 10 memberikan performa yang optimal berdasarkan metrik  evaluasi  akurasi. Berikut gambaran rinci tentang kinerja model Random Forest. Hasil Klasifikasi Ensemble Bagging dapat dilihat pada Tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Hasil Klasifikasi Ensemble Bagging Class Precision % Recall % F1-Score % Negatif 81 91 86 Netral 75 84 79 Positif 98 66 79

## 3.5.2 Perhitungan Ensemble Boosting
Dalam  penelitian  ini  Algoritma Adaboost menunjukkan  bahwa  parameter  terbaik  untuk  model AdaBoost setelah melakukan Grid Search adalah { 'learning_rate': 1.0, 'n_estimators': 50 }. Artinya, model yang memiliki learning rate sebanyak 1.0 dan jumlah estimator (pohon kecil) sebanyak 50 memberikan performa yang optimal berdasarkan metrik evaluasi  akurasi.  Berikut  gambaran  rinci  tentang  kinerja  model Adaboost pada  data  pelatihan.  Hasil  Klasifikasi Ensemble Bosting dapat dilihat pada Tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. Hasil Klasifikasi Ensemble Boosting Class Precision % Recall % F1-Score % Negatif 76 66 70 Netral 55 85 67 Positif 79 57 66

## 3.6 Analisis Klasifikasi
Percobaan  memakai  metode  pembagian  data  dengan K-Fold  Cross  Validation dimana  didapat  hasil  perbandingan akurasi antara Random Forest dan Adaboost terhadap data Komentar di youtube . Dimana hasil akurasi dari Random Forest lebih tinggi dibandingkan dengan Adaboost , Random Forest dengan  akurasi sebesar 83% sedangkan Adaboost dengan akurasi sebesar 68%. Dan menggunkan nilai Macro avg , yakni rata-rata dari setiap metrik evaluasi ( precision, recall,  dan  F1-score )  untuk  setiap  kelas,  dihitung  secara  keseluruhan.  Hasil  Perbandingan  Klasifikasi Ensemble Bagging (Random Forest) dan Ensemble Boosting (Adaboost) dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 64− 73 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5179
Gambar 3. Perbandingan Performa Random Forest dan Adaboost

## 3.7 Visualisasi Data
Untuk memahami kata-kata yang sering muncul dalam komentar data berdasarkan kelasnya, visualisasi data dilakukan menggunakan word  cloud .  Ukuran  font  kata  dalam word  cloud menunjukkan  frekuensi  kemunculan  kata  tersebut. Semakin  besar  ukuran font ,  semakin  tinggi  frekuensi  kemunculan  kata  tersebut.  Dengan  memanfaatkan  situs  web yakni https://voyant-tools.org/ [26].

## 3.7.1 Visualisai Data Positif
Kemunculan dengan 3 frekuensi tertinggi pada opini positif  pada data teks mengenai Publisher Right yaitu “Media”, “Konten”  dan  ”Kreator”.  Berikut  adalah  visualisasi  data  yang  positif  menggunakan wordcloud dapat  dilihat  pada gambar 4.
Gambar 4. Visualisasi Data Positif

## 3.7.2 Visualisasi Data Negatif
Kemunculan dengan 3 frekuensi tertinggi pada opini negatif pada data teks mengenai Publisher Right yaitu “Dewan”, ”Pers” ,”Bubar” dan ”Demo”. Berikut adalah visualisasi data yang positif menggunakan wordcloud dapat dilihat pada gambar 5.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 64− 73 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5179

## 3.7.3 Visualisasi Data Netral
Kemunculan dengan 3 frekuensi  tertinggi  pada opini netral   pada data teks mengenai Publiser Right yaitu “Atur”, “Negara” dan ”Indonesia”. Berikut adalah visualisasi data yang netral menggunakan wordcloud dapat  dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Visualisasi Data Netral

## 3.8 Analisis Konteks
Selanjutnya  peneliti  ini  akan  mencoba  mendapatkan  konteks  dari  data  yang  telah  diperoleh.  Alat  untuk memvisualisasikan konteks ini adalah wordlink . WordBridge atau Wordlink adalah metode visualisasi berbasis grafik inovatif  yang  bertujuan  untuk  mengilustrasikan  hubungan  antar  entitas  dalam  korpora  tekstual.  Berfungsi  untuk melihat kata terkait dari setiap teks yang muncul pada data. Pada wordlink , kata yang berlabel biru merupakan kata utama sedangkan kata yang berlabel oren merupakan kata sekunder atau kata yang sering dipasangkan dengan kata utama. Selain itu perbedaan ketebalan garis juga mempunyai  arti tersendiri, jika garis penghubung antar kata tebal maka kata-kata tersebut sering muncul dalam kalimat yang sama, sebaliknya jika garis penghubung tipis maka kata- kata sambung tersebut muncul lebih sedikit dalam kalimat yang sama[27].

## 3.8.1 Konteks Data Positif
Berdasarkan visualisasi pada Gambar 7, terlihat adanya kata utama seperti ”media” dan kata skunder yang sering di pasangkan dengan kata utama seperti ”negara”, dilihat berdasarkan warna. Pada wordlink data positif frasa dalam teks terkait lebih bervariasi. Hal ini didukung dengan adanya garis tipis yang menghubungkan kata-kata, artinya kata-kata yang  muncul  tidak  sering  dalam  satu  kalimat  atau  kata  sering  muncul  dalam  kalimat  yang  berbeda.  kata  yang bermunculan memuliki jumlah yang tidak jauh berbeda di lihat dari  ketebalan suatu kata yang memiliki ukuran yang sama .

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 64− 73 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5179

## 3.8.2 Konteks Data Negatif
Berdasarkan visualisasi pada Gambar 8, terlihat adanya kata utama seperti ”dewan” dan kata skunder yang sering di pasangkan dengan kata utama seperti ”rakyat”, dilihat berdasarkan warna. Pada wordlink data negatif frasa dalam teks terkait tidak terlalu bervariasi. Hal ini didukung dengan adanya garis tebal yang menghubungkan kata-kata, artinya kata-kata yang muncul sering dalam satu kalimat. kata yang bermunculan memuliki jumlah yang berbeda di lihat dari ketebalan suatu kata yang memiliki ukuran yang yang berbeda. Dan terdapat kata yang sangat dominan yakni ”Dewan” terlihat bahwa isu ”Dewan” yang selalu ramai diperbincangkan.
Gambar 8. Konteks Data Negatif

## 3.8.3 Konteks Data Netral
Berdasarkan visualisasi pada Gambar 9, terlihat adanya kata utama seperti ”Negara” dan kata skunder yang sering di pasangkan dengan kata utama seperti ”Kreator”, dilihat berdasarkan warna. Pada wordlink data positif frasa dalam teks terkait lebih bervariasi. Hal ini didukung dengan adanya garis tipis yang menghubungkan kata-kata, artinya kata- kata yang muncul tidak sering dalam satu  kalimat atau kata sering muncul dalam kalimat yang berbeda. kata yang bermunculan memuliki jumlah yang tidak jauh berbeda di lihat dari  ketebalan suatu kata yang memiliki ukuran yang sama.
Gambar 9. Konteks Data Netral

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari rangkaian setiap proses analisi sentiment yang dilakukan menggunakan bahasa pyhton dengan 1917 data  mengenai  Publisher  Right,  ditemukan  bahwa  60%  sentimen  (1153  sentimen)  adalah  negatif,  mencerminkan kekhawatiran  terhadap  hak  cipta,  royalti,  atau  isu  etika.  Sebanyak  32%  sentimen  (619  sentimen)  adalah  netral, menggambarkan  ketidakpastian  atau  kurangnya  informasi.  Dan  hanya  8%  sentimen  (145  sentimen)  yang  positif, mendukung kebijakan perlindungan hak penerbit dan mengakui  nilai  serta  kontribusi  mereka.  Lalu  diperoleh hasil perbandingan yakni Random Forest memberikan performa yang lebih baik pada data pelatihan mencapai akurasi 83% dan memiliki metrik evaluasi kelas yang lebih baik secara keseluruhan dibandingkan dengan AdaBoost yakni 68%. Didapatkan juga kemunculan kata dengan 3 frekuensi tertinggi pada data positif yakni “media”,”konten”,”kreator”, pada data negatif yakni “dewan”,’pers”,”bubar”. Dan pada data netral yakni “atur”,”negara”,”Indonesia”.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 64− 73 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5179

## REFERENCES
[1] O. M. Hylland, H. Stavrum, M. T. Heian, B. Kleppe, and K. P. Miland, “Creating careers in the kingdom of content. The platform-dependence and platform-ambivalence of digital cultural labour in Norway,” Poetics , vol. 103, no. February, p. 101885, 2024, doi: 10.1016/j.poetic.2024.101885.
[2] D. Tiwari, B. Nagpal, B. S. Bhati, A. Mishra, and M. Kumar, A systematic review of social network sentiment analysis with comparative study of  ensemble-based  techniques , vol. 56,  no.  11.  Springer Netherlands,  2023.  doi:  10.1007/s10462-023- 10472-w.
[3] A. Z. Yonatan, “10 Negara dengan Pengguna Jenis Media Sosial Terbanyak 2023 - GoodStats Data,” GoodStats , 2023.
[4] A. Z. Yonatan, “Menilik Pengguna Media Sosial Indonesia 2017-2026 - GoodStats Data,” GoodStats , 2023.
[5] E. F. Setiadi, A. Azmi, and J. Indrawadi, “Youtube Sebagai Sumber Belajar Generasi Milenial,” vol. 2, no. 4, pp. 313–323, 2019.
[6] B. S. Chai, T. Chae, and A. L. Huang, “Evaluation of Educational YouTube Videos for Distal Radius Fracture Treatment,” J. Hand Surg. Glob. Online , pp. 1–6, 2024, doi: 10.1016/j.jhsg.2024.02.009.
[7] J. Rochotte, A. Sanap, V. Silenzio, and V. K. Singh, “Predicting anxiety using Google and Youtube digital traces,” Emerg. Trends Drugs, Addict. Heal. , vol. 4, no. February, p. 100145, 2024, doi: 10.1016/j.etdah.2024.100145.
[8] M. Jamil Reza, “Persepsi Mahasiswa terhadap Penggunaan Youtube sebagai Media Konten Video Kreatif,” J. Komun. dan Organ. (J-KO , vol. 3, pp. 39–46, 2021.
[9] H.  Ulya,  “KOMODIFIKASI  PEKERJA  PADA  YOUTUBER  PEMULA  DAN  UNDERRATED  (Studi  Kasus  YouTube Indonesia),” Interak. J. Ilmu Komun. , vol. 8, no. 2, p. 1, 2019, doi: 10.14710/interaksi.8.2.1-12.
[10]  R.  E.  Sakti,  “Rancangan  Perpres  Jurnalisme  Berkualitas  dan  Pengalaman  Negara  Lain,” kompas.id ,  2023. https://www.kompas.id/baca/riset/2023/08/19/rancangan-perpres-jurnalisme-berkualitas-dan-pengalaman-negara-lain
[11]  L. A. Ziyad, “Kiamat Kreator Konten dibalik PerPres Jurnalisme Berkualitas.pdf,” ERA.id , 2023.
[12]  M. Browning, “Sebuah rancangan peraturan berpotensi mengancam masa depan media di Indonesia,” indonesia.googleblog , 2023. https://indonesia.googleblog.com/2023/07/rancangan-peraturan-untuk-masa-depan-media-di-Indonesia.html
[13]  T.  K.  Tran  and  T.  T.  Phan,  “Capturing  Contextual  Factors  in  Sentiment  Classification:  An  Ensemble  Approach,” IEEE Access , vol. 8, pp. 116856–116865, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3004180.
[14]  A.  Mustofa  and  R.  Novita,  “KLASIFIKASI  SENTIMEN  MASYARAKAT  TERHADAP  PEMBERLAKUAN PEMBATASAN KEGIATAN MASYARAKAT MENGGUNAKAN TEXT MINING PADA TWITTER,” vol. 99, no. 99, pp. 1–10, 2022, doi: 10.47065/bits.v9i9.999.
[15]  Z. Grotenhuis, P. J. Mosteiro, and A. M. Leeuwenberg, “Modest performance of text mining to extract health outcomes may be almost sufficient for high-quality prognostic model development,” Comput. Biol. Med. , vol. 170, no. July 2023, p. 108014, 2024, doi: 10.1016/j.compbiomed.2024.108014.
[16]  C.  J.  Varshney,  A.  Sharma,  and  D.  P.  Yadav,  “Sentiment  analysis  using  ensemble  classification  technique,” 2020  IEEE Students’ Conf. Eng. Syst. SCES 2020 , pp. 12–17, 2020, doi: 10.1109/SCES50439.2020.9236754.
[17]  S. González, S. García, J. Del Ser, L. Rokach, and F. Herrera, “A practical tutorial on bagging and boosting based ensembles for machine learning: Algorithms, software tools, performance study, practical perspectives and opportunities,” Inf. Fusion , vol. 64, no. July, pp. 205–237, 2020, doi: 10.1016/j.inffus.2020.07.007.
[18]  I.  D.  Mienye,  Y.  Sun,  and  S.  Member,  “A  Survey  of  Ensemble  Learning :  Concepts  ,  Algorithms  ,  Applications  ,  and Prospects,” IEEE Access , vol. 10, no. August, pp. 99129–99149, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3207287.
[19]  M.  Kabir,  M.  M.  J.  Kabir,  S.  Xu,  and  B.  Badhon,  “An  empirical  research on  sentiment  analysis  using  machine  learning approaches,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 43, no. 10, pp. 1011–1019, 2021, doi: 10.1080/1206212X.2019.1643584.
[20]  A.  Rahmadeyan,  Mustakim,  I.  Ahmad,  A.  D.  Alexander,  and  A.  Rahman,  “Phishing  Website  Detection  with  Ensemble Learning Approach Using Artificial Neural Network and AdaBoost,” 2023 Int. Conf. Inf. Technol. Res. Innov. ICITRI 2023 , pp. 162–166, 2023, doi: 10.1109/ICITRI59340.2023.10249799.
[21]  M. S. Md Suhaimin, M. H. Ahmad Hijazi, E. G. Moung, P. N. E. Nohuddin, S. Chua, and F. Coenen, “Social media sentiment analysis and opinion mining in public security: Taxonomy, trend analysis, issues and future directions,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 35, no. 9, p. 101776, 2023, doi: 10.1016/j.jksuci.2023.101776.
[22]  M. K. Iqbal, K. Abid, S. u din Ayubi, N. Aslam, and others, “Omicron Tweet Sentiment Analysis Using Ensemble Learning,” J. Comput. Biomed. Informatics , vol. 4, no. 02, pp. 160–171, 2023.
[23]  M. Qorib, T. Oladunni, M. Denis, E. Ososanya, and P. Cotae, “Covid-19 vaccine hesitancy: Text mining, sentiment analysis and machine learning on COVID-19 vaccination Twitter dataset,” Expert Syst. Appl. , vol. 212, no. August 2022, p. 118715, 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2022.118715.
[24]  C. A. Agustina and R. Novita, “ScienceDirect The Implementation of TF-IDF and Word2Vec on Booster Vaccine Sentiment Analysis  Using  Support  Vector  Machine  Algorithm,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  234,  pp.  156–163,  2024,  doi: 10.1016/j.procs.2024.02.162.
[25]  J. Kazmaier and J. H. van Vuuren, “The power of ensemble learning in sentiment analysis,” Expert Syst. Appl. , vol. 187, no. June 2021, p. 115819, 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2021.115819.
[26]  V.  Ahuja  and  M.  Shakeel,  “Twitter  Presence  of  Jet  Airways-Deriving  Customer  Insights  Using  Netnography  and Wordclouds,” Procedia Comput. Sci. , vol. 122, pp. 17–24, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.11.336.
[27]  F. Bima, “Exploratory Data Analysis of Indonesian Presidential Election Candidate Campaign in 2019 on Twitter,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 7, no. 2, pp. 229–240, 2024.