## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7186

## Perbandingan Efektivitas Naïve Bayes dan SVM dalam Menganalisis Sentimen Kebencanaan di Youtube
Tarissa Aura Azzahra, Nurul Anisa Sri Winarsih * , Galuh Wilujeng Saraswati, Filmada Ocky Saputra, Muhammad Syaifur Rohman, Danny Oka Ratmana, Ricardus Anggi Pramunendar, Guruh Fajar Shidik
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1 tarissaaura8@gmail.com, 2,* nurulanisasw@dsn.dinus.ac.id, 3 galuhwilujengs@dsn.dinus.ac.id,
4 filmada.os@dsn.dinus.ac.id, 5 syaifur@dsn.dinus.ac.id, 6 rdannyoka@dsn.dinus.ac.id , 7 ricardus.anggi@dsn.dinus.ac.id,
8 guruh.fajar@research.dinus.ac.id Email Penulis Korespondensi: nurulanisasw@dsn.dinus.ac.id
Abstrak− Kemajuan  di  bidang  NLP  telah  membuka  peluang  besar  dalam  analisis  sentimen,  khususnya  dalam  konteks kebencanaan. Di era digital ini, Youtube telah menjadi sumber utama bagi masyarakat mendapatkan informasi terkait kejadian penting. Penelitian ini mengeksplorasi dan membandingkan dua teknik analisis sentimen yang dominan, yaitu Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Menggunakan data komentar Youtube terkait bencana alam untuk menguji efektivitas kedua algoritma  tersebut  dalam  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasi  sentimen  publik  sebagai  netral,  positif,  atau  negatif.  Proses melibatkan pengumpulan data komentar, pre-processing data, serta penerapan pembobotan Term-Frequency-Inverse Document Frequency  (TF-IDF)  untuk  mempersiapkan  data  untuk  analisis.  Kemudian,  performa  kedua  model  dievaluasi  berdasarkan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan skor F1. Hasil ini menunjukkan bahwa meskipun kedua algoritma memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, SVM cenderung menunjukkan performa yang lebih baik dalam klasifikasi sentimen, terutama dalam hal akurasi dan presisi dengan hasil akurasi 92% dan presisi 89% dari prediksi negatif dan 94% dari prediksi positif. Sedangkan untuk Naive Bayes sendiri hanya menghasilkan akurasi 79% dan presisi  91% dari prediksi negatif dan 73% dari prediksi positif Penelitian ini memberikan wawasan penting mengenai aplikasi algoritma pembelajaran mesin dalam analisis sentimen.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Naive Bayes; Support Vector Machine; Youtube; Kebencanaan
Abstract− Advancements in the field of Natural Language Processing (NLP) have opened significant opportunities in sentiment analysis, particularly in the context of disaster response. In today's digital era, YouTube has emerged as a primary source f or the public to acquire information regarding critical events. This study explores and compares two dominant sentiment analysis techniques, namely Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM). It utilizes YouTube comment data related to natural disasters to test the  effectiveness of these algorithms in identifying and  classifying public sentiment as neutral, positive,  or negative.  The  process  involves  collecting  comment  data,  pre-processing  the  data,  and  applying  Term-Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) weighting to prepare the data for analysis. Subsequently, the performance of both models is evaluated based on metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score. The results indicate that while both algorithms have their strengths and weaknesses, SVM tends to show better performance in sentiment classification, especially in terms of accuracy and precision, with an accuracy result of 92% and precision of 89% for negative predictions and 94% for positive predictions. On the other hand, Naive Bayes only achieved an accuracy of 79% and a precision of 91% for negative predictions and 73% for positive predictions. This study provides significant insights into the application of machine learning algorithms in sentiment analysis.
Keywords : Sentiment Analysis; Naive Bayes; Support Vector Machine; Youtube; Disaster

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan dalam bidang Pengolahan Bahasa Alami (NLP) telah membuka peluang besar dalam analisis sentimen, khususnya dalam konteks kebencanaan. Di era digital  ini, platform  media sosial  seperti Youtube telah  menjadi sumber utama bagi masyarakat untuk mendapatkan informasi terkait kejadian penting, termasuk bencana alam dan keadaan  darurat.  Komentar  yang  ditinggalkan  oleh  pengguna  Youtube  pada  video-video  terkait  kebencanaan memberikan wawasan berharga mengenai persepsi dan reaksi publik terhadap kejadian tersebut [1].
Sentimen analisis adalah cabang dari pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing – NLP) dan data mining yang berfokus pada identifikasi dan klasifikasi opini atau emosi dalam teks [2]. Dengan menganalisis komentar di Youtube, dapat mengidentifikasi pandangan masyarakat yang beragam terhadapa respons bencana, tindakan pencegahan, dan upaya pemulihan [3]. Analisis sentimen sering digunakan pada Youtube, di mana sistem secara  otomatis  mengumpulkan  data  melalui  komentar  youtube.  Sistem  tersebut  kemudian  mengklasifikasikan komentar ini untuk menentukan apakah isi dari setiap komentar bersifat netral, positif, atau negatif [4]
Teknik analisis sentimen dikenal sebagai proses ekstraksi, evaluasi, dan pemahaman  informasi dari teks yang tidak terstruktur untuk menentukan sentimen atau opini yang terkandung dalam kalimat tertentu[5]. Banyak studi  sebelumnya  telah  mengeksplorasi  tentang  ini[6][7][8].  Dalam  penerapannya  menggunakan  metode pembelajaran  mesin,  beberapa  algoritma  sering  digunakan  termasuk  Naive  Bayes,  Support  Vector  Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (K-NN), dan Random Forest. Biasanya, masalah yang dihadapi di dunia nyata tidak selalu dapat diselesaikan dengan pendekatan linear.
Algoritma  Naive  Bayes,  yang  didasarkan  pada  teorema  probabilitas  Bayes,  telah  dikenal  karena efisiensinya dalam klasifikasi teks, terutama pada dataset yang besar. Sederhana namun efektif, Naive Bayes telah digunakan  secara  luas  dalam  berbagai  aplikasi  analisis  sentimen,  mulai  dari  analisis  ulasan  produk  hingga

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7186
pemantauan  media  sosial  [9]  [10].  Di  sisi  lain,  SVM  dikenal  dengan  kemampuannya  dalam  menangani  fitur berdimensi tinggi dan menemukan hyperplane optimal untuk klasifikasi, yang membuatnya menjadi pilihan yang benar  dalam  analisis  sentimen  [11].  Dalam  menghadapi  tantangan  analisis  sentimen,  khususnya  dalam  konteks bencana  alam  di  Youtube,  kedua  algoritma  ini  menawarkan  pendekatan  yang  berbeda.  Naive  Bayes  terkenal dengan kecepatan dan kesederhanaannya, sedangkan SVM dikenal dengan akurasi dan robustnessnya, terutama dalam klasifikasi teks [12].
Penelitian [13] menggunakan algoritma K-Means Clustering untuk menganalisis sentimen yang mengambil data dari Twitter. Pada penelitian ini menunjukkan bahwa nilai sentimen negatif adalah 15.09%, netral 51.75%, dan  positif  33.15%,  dengan  Silhouette  Coefficient  dengan  nilai  0.687974.  Penelitian  ini  sendiri  memiliki kekurangan potensial yaitu keterbatasan dalam bahasa yang kaya, seperti slang, ketergantungan pada jumlah data yang cukup besar untuk hasil yang akurat. Selain itu, metode pengukuran Silhouette Coefficient mungkin tidak selalu  mencerminkan  kualitas  clustering  secara  efektif  jika  data  terdistribusi  secara  tidak  biasa  atau  memiliki banyak outlier.
Penelitian  [14]  menggunakan  beberapa  metode yaitu SVM, Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Tree, dan beberapa metode lainnya. Namun, penelitian ini dengan metode SVM dan Naive Bayes mendapatkan accuracy  masing-masing  88%  dan  87%  penelitian  ini  olehmemiliki  kekurangan  bahwa  tidak  ada  pembahasan mendalam  tentang  bagaimana  dataset  dikumpulkan  dan  bagaimana  proses  anotasi  dilakukan,  yang  bisa mempengaruhi validitas dan reliabilitas hasil. Selain itu juga, dalam penelitian ini tampaknya hanya menggunakan metode  kuantitatif  tanpa  analisis  kualitatif  untuk  memahami  konteks  atau  nuansa  dalam  komentar,  yang  bisa memberikan  wawasan  lebih  dalam  tentang  sentimen  pengguna.  Dalam  evaluasi  dan  validasi  hasil  juga  tidak dijelaskan  secara  rinci.  Penelitian  [15]  menggunakan  TextBlob  untuk  analisis  sentimen  komentar  Youtube menghadapi  beberapa kekurangan. Metode ini  bergantung pada pembersihan dataset  yang  belum optimal,  yang dapat  mengurangi  keakuratan  hasil.  Selain  itu,  penggunaan  TextBlob  bergantung  pada  kamu  sentimen  yang mungkin tidak mencakup istilah unik atau slang yang sering muncul dalam komentar Youtube.
Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan pada pemahaman terkait efektivitas  Naive  Bayes  dan  SVM  dalam  analisis  sentimen  kebencanaan,  khususnya  dalam  konteks  komunkasi bencana yang semakin penting dalam era informasi digital ini. Hasil yang diperoleh diharapkan dapat memberikan panduan bagi para peneliti dalam memilih metode yang tepat untuk analisis sentimen, khususnya dalam memahami dan merespons sentimen publik yang tercermin melalui media sosial terkait dengan bencana [16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1 terdapat 6 tahapan  yang dilakukan dalam penelitian  ini, dimulai dari pengumpulan data dengan cara crawling melalui komentar Youtube, setelah data terkumpul, langkah selanjutnya yaitu pre-processing data  dengan  membersihkan data dengan  menghilangkan karakter  yang tidak relevan,  langkah selanjutnya  yaitu splitting data dengan membagi dua set yaitu train set dan test set, selanjutnya vector representation, dalam tahapan ini mengubah teks menjadi format numerik yang dapat diproses oleh algoritma machine learning dan seringkali menggunakan metode TF-IDF. Langkah selanjutnya yaitu data modelling yang terdiri dari 2 metode yaitu SVM dan  Naive  Bayes  dua  algoritma  yang  berbeda  ini  kemudian  digunakan  untuk  melatih  model  berdasarkan  data pelatihan. Tahapan yang terakhir yaitu evaluasi, setelah model dilatih, kinerjanya dievaluasi menggunakan data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7186
pengujian.  Evaluasi  ini  bisa  berupa  mengukur  akurasi,  presisi,  recall,  dan  metrik  lainnya  untuk  menentukan seberapa baik model tersebut dalam mengklasifikasikan data.

## 2.2 Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  adalah  langkah  awal  dalam  penelitian  ini.  Data  yang  digunakan  adalah  komentar Youtube dari video “[BREAKING NEWS] Jakarta Diguncang Gempa” yang terdapat pada link Youtube berikut ini  https://www.youtube.com/watch?v=YklRKkayU6Y.  Untuk  mengumpulkan  data  ini,  peneliti  menggunakan Youtube Data API untuk mengakses dan menarik komentar dari video tersebut. Peneliti akan memastikan bahwa dataset  mencakup  beragam  topik  dan  sentimen  untuk  mendapatkan  representasi  yang  lebih  luas  dari  opini pengguna.

## 2.3 Pre-Processing
Pre-Processing adalah langkah pertama dalam mempersiapkan dokumen agar dapat diakses dengan lebih mudah [17]. Dalam pre-processing data ini melibatkan beberapa langkah seperti : pembersihan teks dengan menghapus karakter  tidak  penting  (simbol,  angka,  dan  tautan),  tokenisasi,  penghapusan  stopword,  normalisasi  teks,  dan stemming dan lemmatisasi [18].

## 2.4 Splitting Data
Data yang telah diproses akan dibagi menjadi 2 set: set train dan set test. Biasanya, pembagian ini dilakukan pada rasio 80:20, di mana 80% data digunakan untuk set train dan 20% sisanya untuk set test. Pembagian ini memastikan bahwa model dapat diajarkan dan diuji pada data yang berbeda.

## 2.5 Vector Representation
Dalam langkah ini, teks yang telah diproses akan diubah menjadi format vektor menggunakan teknik seperti TF- IDF (Term  Frequency-Inverse Document Frequency), adalah teknik  yang digunakan dalam pemrosesan  bahasa alami  dan  pencarian  informasi  untuk  mengevaluasi  pentingnya  sebuah  kata  dalam  dokumen  yang  merupakan bagian dari kumpulan dokumen atau corpus. Teknik  ini  berguna dalam  banyak aplikasi, terutama  dalam  sistem pencarian dan analisis teks [19]. Metode Term Frequency (TF) menghitung proporsi sebuah kata dalam kalimat terhadap  total  jumlah  kata  dalam  kalimat  tersebut,  sementara  Inverse  Document  Frequency  (IDF)  menghitung seberapa sering sebuah kata muncul dalam seluruh dokumen dengan  membandingkan  jumlah total  dokumen di mana kata tersebut muncul [20]. Berikut persamaan TF, IDF, dan TF-IDF.
tf ab = freq a (d b) ∑ freq a (d b) k i=1 (1)
Persamaan (1) mengilustrasikan ukuran frekuensi sebuah kata atau term muncul dalam sebuah dokumen.
idf a = log N df a (2)
Rumus IDF untuk menilai seberapa unik atau jarang sebuah kata muncul di seluruh dokumen dalam sebuah corpus. IDF  memberi  bobot  lebih  kepada  kata-kata  yang  jarang  muncul  di  seluruh  dokumen,  karena  dianggap memiliki kemampuan lebih baik dalam membedakan antara dokumen atau topik.
(tfidf) ab = tf ab × idf a (3)
TF-IDF  digunakan  untuk  menimbang  pentingnya  sebuah  kata  dalam  sebuah  dokumen  relatif  terhadap kumpulan dokumen atau corpus. Teknik ini merupakan produk dari dua statistik, Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF) freq a (d b) : Jumlah kejadian term ke-a dalam dokumen ke-b idf a : Logaritma dari perbandingan antara total dokumen dengan jumlah dokumen yang memiliki term yang dimaksud N : Total koleksi dokumen dalam database df a : Total dokumen yang mencakup term-a (tfidf) ab : Nilai bobot term ke-a yang terkait dokumen ke-b a : 1,2,3,...,k dengan k adalah banyaknya term yang terbentuk b : 1,2,3,...,n dimana n adalah banyak dokumen

## 2.6 Naive Bayes
Naive Bayes adalah sebuah algoritma klasifikasi dalam machine learning yang berdasarkan Teorema Bayes [9]. Algoritma  ini dianggap ‘naive’(naif) karena  mengasumsikan  independensi antar fitur dalam data. Dengan kata lain, keberadaan suatu fitur dalam kelas tertentu tidak bergantung pada keberadaan fitur lainnya. Metode ini sangat efektif dan efisien untuk dataset besar dan sering digunakan dalam klasifikasi teks, seperti filtrasi spam dan analisis sentimen. Algoritma Naive Bayes bergantung pada data latih untuk menghitung probabilitas. Setelah probabilitas tersebut diperoleh, proses selanjutnya adalah melakukan klasifikasi. Ini dilakukan dengan menghitung probabilitas

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7186
atribut dari data uji untuk setiap kelas yang ada. Berdasarkan perhitungan ini, kelas yang memiliki nilai probabilitas tertinggi akan dipilih sebagai label untuk data uji tersebut.
P(V j | a i ) = P( a i| V j)P(V j ) P(a i ) (4)
Keterangan P (V j | a i )  : Probabilitas kategori-j ketika term-i muncul P(a i |V j ) : Probabilitas term-i masuk ke dalam kategori-j P( V j ) : Probabilitas jumlah kejadian kategori ke-j P( a i ) : Probabilitas jumlah munculnya kata ke-i i : Penomoran kata dimulai dari 1 hingga ke-k j : Label kategori dimulai dari 1 hingga ke-n

## 2.7 Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) adalah model pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi [11]. Dalam SVM, data di plot sebagai titik dalam ruang yang menyebar di berbagai kategori. Tujuannya adalah untuk menemukan hyperplane, yaitu sebuah batas keputusan, yang paling efektif memisahkan kategori data yang berbeda. Hyperplane ini dipilih sedemikian rupa sehingga memiliki jarak maksimum dari titik-titik data terdekat dari kedua kategori, yang disebut sebagai support vector. Selain itu, SVM dapat menggunakan kernel trick untuk mengubah  data  menjadi  bentuk  yang  lebih  mudah  dipisahkan,  menjadikan  sangat  fleksibel  dan  kuat  dalam mengatasi berbagai jenis data klasifikasi. Beberapa kernel tersebut memiliki rumus seperti.
Kernel poly : k(x, y) = (x. y) p (5) Kernel linier : k(x, y) = x. y (6) Kernel sigmoid  : k(x, y) = tanh⁡(σ(x. y) + c (7) Kernel rbf
: k(x, y) = exp⁡( −x−y 2 2σ 2 ) (8)
Keterangan
c : konstanta
exp
: eksponen
p : order polynomial
2.8 Evaluation
Setelah train set, model akan diuji menggunakan test set. Evaluasi model akan melibatkan penggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-Score [21]. Selain itu, analisis kesalahan akan dilakukan untuk memahami kasus-kasus  dimana  model  gagal  melakukan  prediksi  dengan  benar.  Hasil  evaluasi  ini  akan  digunakan  untuk memperbaiki model lebih lanjut dan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang kinerjanya.
Tabel 1. Tabel Confusion Matrix Keterangan Pred. Positive : Kasus-kasus yang diprediksi oleh model sebagai kelas positif.
Pred. Negative : Kasus-kasus yang diprediksi oleh model sebagai kelas negatif. Actual Positive
: Kasus-kasus yang sebenarnya adalah kelas positif.
Actual Negative
: Kasus-kasus yang sebenarnya adalah kelas negatif.
True Positive (TP) : Jumlah kasus dimana model dengan benar memprediksi kelas positif. True Negative (TN) : Jumlah kasus dimana model dengan benar memprediksi kelas negatif. False Negative (FN) : Jumlah kasus dimana model salah memprediksi kelas positif sebagai kelas negatif. False Positive (FP) : Jumlah kasus dimana model salah memprediksi kelas negatif sebagai kelas positif. Dalam Tabel 1 yang menampilkan Matriks Konfusi, presentase kasus positif yang diklasifikasikan secara akurat sebagai positif disebut true positive (TP). Di sisi  lain, kasus di  mana kelas positif  salah diklasifikasikan sebagai negatif disebut false positive (FP), dan kasus di mana kelas negatif salah diklasifikasikan sebagai positif adalah false negative (FN). Kasus di mana kelas negatif dikategorikan dengan benar sebagai negatif disebut true negative (TN). Data dari matriks konfusi ini, termasuk tingkat akurasi, recall, presisi, dan skor f1, diuraikan untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang kinerja model klasifikasi.
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = ⁡ 2⁡.⁡⁡𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙⁡.⁡⁡𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (9) Actual Positive Actual Negative Pred. Positive (TP) True Positive (FP) False Positive Pred. Negatvie  False Negative (FN) True Negative (TN)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7186
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ⁡ (𝑇𝑃)𝑇𝑟𝑢𝑒⁡𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝑇𝑟𝑢𝑒⁡𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒(𝑇𝑁) ((𝑇𝑃)𝑇𝑟𝑢𝑒⁡𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝑇𝑟𝑢𝑒⁡𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒(𝑇𝑁)+(𝐹𝑃)𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒⁡𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒⁡𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒(𝐹𝑁)) (10) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = ⁡ (𝑇𝑃)𝑇𝑟𝑢𝑒⁡𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃)𝑇𝑟𝑢𝑒⁡𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+(𝐹𝑃)𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒⁡𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒⁡ (11) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = ⁡ (𝑇𝑃)𝑇𝑟𝑢𝑒⁡𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃)𝑇𝑟𝑢𝑒⁡𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒⁡𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒(𝐹𝑁) (12)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terkait dengan bencana gempa bumi di Jakarta dengan cara mengklasifikasikan perspekstif yang terungkap dalam komentar. Untuk meningkatkan kualitas penelitian analisis sentimen ini, metode Support Vector Machine dan Naiva Bayes digunakan sebagai teknik pendekatan utama.

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  data  komentar  Youtube  dari  video  “[BREAKING  NEWS]  Jakarta Diguncang
Gempa” yang terdapat pada link Youtube
berikut ini https://www.youtube.com/watch?v=YklRKkayU6Y.  Untuk  mengumpulkan  data  ini,  peneliti  menggunakan Youtube Data API untuk mengakses dan menarik komentar dari video tersebut dan diunduh sebagai file berbentuk csv. Total komentar yang dikumpulkan mencapai 2.440, yang memberikan keragaman yang baik dalam dataset.
Gambar 2. Alur Pengumpulan Data
Tabel 2. Penjelasan Atribut dalam Dataset
no  atribut  tipe data deskripsi 1 date object Tahun, bulan, dan tanggal pada komentar di dataset ini 2 name object Nama pengguna pada komentar di dataset ini 3 content object Isi komentar pengguna pada kolom komentar di dataset ini
4 score int64
Jumlah reply pengguna pada kolom komentar di dataset ini
Pada Gambar 2 dan Tabel 2 memperlihatkan langkah melakukan pengumpulan data dan penjelasan atribut dalam dataset, sedangkan hasil dari proses crawling data dapat dilihat di Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Crawling Data date name content score 2023-08-31T02:31:17Z @Gina-uy8po Ya Allah semoga baik baik aja 😢 0 2023-06-04T03:15:28Z @perkutut9474 BERITA  KURANG  JELAS...BARU  SAJA  ADA GEMPA  KEKUATAN  6.7    JELASKAN  ..HARI DAN TANGGAL BERAPA ..? OMONG MANTAP TAPI  TIDAK  JELAS  ..ASAL  ..MENGNGA MULUTMU ..WEK CEWEK .. ! 0

## 3.2 Pre-Processing Data
Pre-processing data dilakukan untuk membersihkan dan  mempersiapkan data untuk analisis  lebih  lanjut. Tahap pre-processing terdiri dari :
a. Teks dibersihkan dengan dua teknik yaitu cara cleansing data dan case folding. Pembersihan data melibatkan penghilangan  elemen  yang  tidak  relevan,  seperti  angka,  symbol,  dan  tanda  baca  yang  tidak  penting  untuk analisis  sentimen.  Sementara  itu,  case  folding  adalah  proses  mengubah  semua  huruf  kapital  dalam  teks menjadi huruf kecil. Kedua langkah ini penting untuk mempersiapkan data agar lebih mudah dianalisis dalam konteks analisis sentimen. Sebagaimana terlihat dalam Tabel 4.
Tabel 4. Contoh Hasil Cleansing & Case Folding
text clean text Ya Allah semoga baik baik aja 😢 ya allah semoga baik baik aja

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7186
text
clean text
BERITA  KURANG  JELAS...BARU  SAJA  ADA  GEMPA
KEKUATAN  6.7    JELASKAN  ..HARI  DAN  TANGGAL BERAPA ..? OMONG MANTAP TAPI TIDAK  JELAS ..ASAL ..MENGNGA MULUTMU ..WEK CEWEK .. !
berita  kurang  jelas  baru  saja  ada  gempa kekuatan jelaskan hari dan tanggal berapa omong  mantap  tapi  tidak  jelas  asal mengnga mulutmu wek cewek
b. Word tokenizing adalah proses membagi teks dari komentar Youtube menjadi token atau kata-kata individu. Melalui proses ini, setiap kalimat dengan komentar dibagi menjadi kata-kata terpisah, memudahkan analisis lanjutan  dari  teks tersebut.  Proses  ini  memecah  teks  menjadi  unit-unit  yang  lebih  kecil  untuk  analisis  lebih detail.
c. Remove Stopword adalah proses mengeliminasi kata-kata yang sering muncul dan dianggap kurang penting dalam menentukan emosi atau sentimen. Ini termasuk kata-kata yang umumnya terdapat dalam daftar stopword dari  Natural  Language  Toolkit  (NLTK),  yang  sering  dianggap  tidak  memiliki  arti  signifikan.  Proses  ini memungkinkan  fokus  pada  kata-kata  yang  dianggap  lebih  penting  dalam  teks  untuk  analisis  sentimen  atau emosional.
d. Normalization, proses ini juga menggunakan proses stemming untuk mengurangi kata-kata ke bentuk dasarnya. Dalam Python, ini sering dilakukan menggunakan paket stemmer dari Sastrawi, yang khusus dirancang untuk menangani  teks  dalam  bahasa  tertentu,  seperti  Bahasa  Indonesia,  menmgubah  kata-kata  ke  bentuk  dasar mereka. Normalisasi juga mengubah kata-kata tidak baku menjadi  baku. Metode ini menggunakan data kamus yang diunduh dari sumber seperti halaman github “indonesian-NLP-resources”, untuk menemukan padanan kata-kata tidak baku dan mengubahnya menjadi versi yang lebih standar. Proses ini termasuk mengkonversi bahasa gaul atau slang menjadi bahasa yang lebih formal dan baku.
Tabel 5. Tabel Contoh Hasil Normalization
komentar normal komentar clean Ya Allah semoga baik baik aja 😢 [“allah”, “semoga”, “baik”, “saja”]
BERITA  KURANG  JELAS...BARU  SAJA  ADA  GEMPA KEKUATAN  6.7    JELASKAN  ..HARI  DAN  TANGGAL BERAPA  ..?  OMONG  MANTAP  TAPI  TIDAK  JELAS
..ASAL ..MENGNGA MULUTMU ..WEK CEWEK .. !
['berita”,  “gempa”,  “kuat”,  “tanggal”,
“omong”,  “mantap”,  “mengnga”,  “mulut”, “cewek”]
e. Data Labeling dalam penelitian ini, teknik lexicon digunakan untuk pelabelan sentimen. Sebuah kamus lexicon, yang memiliki bobot untuk setiap kata, dijadikan sebagai referensi utama. Sentimen dalam teks diklasifikasikan sebagai netral, positif, atau negatif berdasarkan skor polaritas dari kamus ini. Sentimen positif diindikasikan dengan skor polaritas di atas 0, sentimen negatif dengan skor di bawah 0, dan sikap netral ditandai dengan skor 0.
Tabel 6. Tabel Contoh Hasil Labeling clean text polarity score polarity [“allah”, “semoga”, “baik”, “saja”] 6 positif ['berita”, “gempa”, “kuat”, “tanggal”,
“omong”,  “mantap”,  “mengnga”,  “mulut”, “cewek”]
-5 negatif
Pada dataset yang sudah di pre-processing, 2 metode pelabelan digunakan, seperti yang tertera pada Tabel 6. Metode ini melibatkan normalisasi data dengan menjumlahkan kata-kata yang ada dalam setiap komentar dan juga  menjumlahkan  bobot  dari  kata-kata  tersebut.  Metode  ini  membantu  dalam  menentukan  klasifikasi sentimen bersadarkan total bobot kata dalam setiap komentar.

## 3.3 Vector Representation
Setelah  melalui serangkaian tahap persiapan,  dokumen teks diproses dengan  metode pembobotan  yang dikenal sebagai  Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF).  Langkah  ini  melibatkan  penentuan  frekuensi kemunculan  kata-kata  dalam  dokumen,  yang  kemudian  diikuti  dengan  penghitungan  kebalikan  frekuensi dokumen, dan diakhiri dengan pembobotan kata-kata tersebut dengan mengalikan term frequency dengan inverse document frequency.

## 3.4 Naive Bayes
Pada penggunaan Naive Bayes ini mendapatkan hasil dengan test size 10% hingga 30%, model mencapai akurasi hingga 78.6%, recall 95.1%, dan precision 73.1%. Konsistensi hasil ini dipertahankan dengan variasi random state, menegaskan  keandalan  model.  Matriks  konfusi  yang  dihasilkan  memberikan  wawasan  tentang  jumlah  True Positives dan True Negatives yang signifikan. Seperti pada Tabel 7 pengujian sistem dilakukan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7186
Tabel 7. Hasil Metode Pengujian Sistem pada Naive Bayes
no test_size random_state
confusion_matrix accuracy recall precision 0 0.1 0 [[53, 36], [5, 98]] 0.79 0.95 0.73 1 0.1 5 [[55, 25], [7, 105]] 0.83 0.94 0.81 2 0.1 10 [[60, 28], [7, 97]] 0.82 0.93 0.78 3 0.1 15 [[58, 36], [2, 96]] 0.80 0.98 0.73 4 0.1 20 [[59, 32[, [11, 90]] 0.78 0.89 0.74 5 0.1 25 [[48, 35], [7, 102]] 0.78 0.94 0.74 6 0.2 0 [[120, 57], [9, 198]] 0.83 0.96 0.78 7 0.2 5 [[111, 59], [17, 197]] 0.80 0.92 0.77 8 0.2 10 [[107, 58], [15, 204]] 0.81 0.93 0.78 9 0.2 15 [[108, 65], [17, 194]] 0.79 0.92 0.75 10 0.2 20 [[113, 70], [18, 183]] 0.77 0.91 0.72 11 0.2 25 [[110, 56], [18, 200]] 0.81 0.92 0.78 12 0.3 0 [[171, 102], [14, 289]] 0.80 0.95 0.74 13 0.3 5 [[154, 115], [18, 289]] 0.77 0.94 0.72 14 0.3 10 [[165, 81], [30, 300]] 0.81 0.91 0.79 15 0.3 15 [[155, 107], [25, 289]] 0.77 0.92 0.73 16 0.3 20 [[166, 102], [22, 286]] 0.78 0.93 0.74 17 0.3 25 [[162, 81], [26, 307]] 0.81 0.92 0.79 18 0.4 0 [[219, 141], [25, 383]] 0.78 0.94 0.73 19 0.4 5 [[203, 136], [34, 388]] 0.78 0.92 0.74 20 0.4 10 [[222, 114], [44, 388]] 0.79 0.90 0.77 21 0.4 15 [[212, 133], [32, 391]] 0.79 0.92 0.75 22 0.4 20 [[211, 144], [31, 382]] 0.77 0.92 0.73 23 0.4 25 [[224, 101], [56, 387]] 0.80 0.87 0.79
Gambar 3. Piechart Hasil Naive Bayes
Pada Gambar 4 hasil analisis menunjukkan mayoritas ulasan cenderung positif, dengan 69.79% dari ulasan yang berjumlah 134 ulasan positif. Di sisi lain, sebanyak 30.21% atau 58 ulasan dikenali sebagai berisi sentimen negatif. Hal  ini  menunjukkan  bahwa terdapat  suatu  kecenderungan umum  yang positif dalam respons terhadap konten cenderung lebih positif.

## 3.5 Suport Vectore Machine (SVM)
Dalam dataset yang sudah melalui pre-processing, peneliti menerapkan 2 metode yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes. Pada penggunaan Support Vectore Machine ini mendapatkan hasil dengan test size 10% hingga 30%, model mencapai akurasi hingga 87.5%, recall 92.23%, dan precision 85.85%. Konsistensi hasil ini dipertahankan  dengan  variasi  random  state,  menegaskan  keandalan  model.  Matriks  konfusi  yang  dihasilkan memberikan wawasan tentang jumlah True Positives dan True Negatives yang signifikan. Seperti pada Tabel  8 pengujian sistem dilakukan.
Tabel 8. Hasil Metode Pengujian Sistem pada SVM
no test_size random_state confusion_matrix accuracy
recall precision 0 0.1 0 [[73, 16], [8, 95]] 0.88 0.92 0.86 1 0.1 5 [[72, 8], [8, 104]] 0.92 0.93 0.93 2 0.1 10 [[83, 5], [8, 96]] 0.93 0.92 0.95 3 0.1 15 [[75, 19], [7, 91]] 0.86 0.93 0.83 4 0.1 20 [[85, 6[, [10, 91]] 0.92 0.90 0.94

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7186
no test_size random_state confusion_matrix
accuracy recall precision 5 0.1 25 [[75, 8], [8, 10]] 0.92 0.93 0.93 6 0.2 0 [[152, 25], [10, 197]] 0.91 0.95 0.89 7 0.2 5 [[149, 21], [18, 196]] 0.90 0.92 0.90 8 0.2 10 [[149, 16], [21, 189]] 0.90 0.90 0.93 9 0.2 15 [[142, 31], [22, 189]] 0.86 0.90 0.86 10 0.2 20 [[164, 19], [22, 179]] 0.89 0.89 0.90 11 0.2 25 [[150, 16], [24, 194]] 0.90 0.89 0.92 12 0.3 0 [[233, 40], [18, 285]] 0.90 0.94 0.88 13 0.3 5 [[231, 38], [26, 281]] 0.89 0.92 0.88 14 0.3 10 [[226, 20], [33, 297]] 0.91 0.90 0.94 15 0.3 15 [[229, 33], [33, 281]] 0.89 0.89 0.89 16 0.3 20 [[236, 32], [27, 281]] 0.90 0.91 0.90 17 0.3 25 [[218, 25], [35, 298]] 0.90 0.89 0.92 18 0.4 0 [[303, 57], [28, 380]] 0.89 0.93 0.87 19 0.4 5 [[281, 58], [42, 387]] 0.87 0.90 0.87 20 0.4 10 [[305, 31], [47, 385]] 0.90 0.89 0.93 21 0.4 15 [[299, 56], [39, 374]] 0.88 0.89 0.89 22 0.4 20 [[299, 56], [39, 374]] 0.88 0.91 0.87 23 0.4 25 [[295, 30], [60, 383]] 0.88 0.86 0.93

## Gambar 4. Piechart Hasil SVM
Pada  Gambar  3  hasil  analisis  menunjukkan  distribusi  yang  hampir  seimbang  antara  ulasan  positif  dan negatif . secara spesifik, 49.48% dari ulasan yang berjumlah 95 ulasan, terindetifikasi memiliki sentimen negatif. Sementara  50.52%  dari  total  97  ulasan  yang  dikategorikan  sebagai  positif.  Pada  hasil  ini  banyak  menunjukan dengan sedikit lebih banyak ulasan yang cenderung positif, mengindikasikan bahwa secara keseluruhan, respons terhadap konten cenderung lebih positif.

## 3.6 Evaluation
Dalam rangka evaluasi performa model klasifikasi yang dikembangkan, confusion matrix telah digunakan untuk menggambarkan  hasil  prediksi  model  terhadap  data  uji.  Confussion  matrix  yang  dihasilkan  ini  menggunakan metode Support Vector Machine dan juga Naive Bayes. Dalam metode Naive Bayes menunjukkan bahwa model berhasil memprediksi 53 kasus negatif (True Negative) dan 98 kasus positif (True Positive) dengan akurat. Namun, terdapat  36  kasus  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai  positif  (False  Positive)  dan  5  kasus  yang  salah diklasifikasikan sebagai negatif (False Negative). Model confussion matrix Naive Bayes ditunjukkan pada Gambar 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7186
Dalam  penelitian  ini,  evaluasi  model  klasifikasi  dilakukan  menggunakan  confussion  matrix,  yang menghasilkan nilai True Positif (TP) = 98, False Positive (FP) = 36, False Negative (FN) = 5, dan True Negative (TN) = 53.
Accuracy = (98+53) (98+36+5+53) = 151 192 = 0.78865 atau 78.65%
Gambar 6. Hasil Scoring Naive Bayes
Akurasi sebesar 78.65% menunjukkan efektivitas yang cukup baik. Dalam analisis lebih lanjut, precision dan  recall  dihitung  untuk  setiap  kategori  klasifikasi.  Gambar  6,  yang  mengacu  pada  visualisasi  dari  hasil  ini, menunjukkan konsistensi dalam presisi dan recall pada 82% dan 79% secara berturut-turut, yang mencerminkan kinerja model yang stabil saat diaplikasikan. Keseluruhan matrix menunjukkan bahwa meskipun ada keefektifan dalam  klasifikasi  sentimen  positif,  ada  ruang  yang  signifikan  untuk  peningkatan,  khususnya  dalam  mendeteksi sentimen negatif.
Sedangkan untuk metode Support  Vector Machine menunjukkan bahwa  model  berhasil  memprediksi 85 kasus negatif (True Negative) dan 91 kasus positif (True Positive) dengan akurat. Namun, terdapat 6 kasus yang salah  diklasifikasikan  sebagai  positif  (False  Positive)  dan  10  kasus  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai  negatif (False Negative). Dengan hasil akurasi 91.66%, kemudian precision memperoleh nilai 93.8%, recall 90.1%. Model confussion matrix SVM ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Confusion Matrix SVM
Dalam  penelitian  ini,  evaluasi  model  klasifikasi  dilakukan  menggunakan  confussion  matrix,  yang menghasilkan nilai True Positif (TP) = 91, False Positive (FP) = 6, False Negative (FN) = 10, dan True Negative (TN) = 85.
Accuracy = (91+85) (91+6+10+85) = 176 192 = 0.9166 atau 91.66%

## Gambar 8. Hasil Scoring SVM
Akurasi sebesar 91.66% menunjukkan performa yang tinggi dalam pengaturan terbaik yang diuji. Dalam analisis lebih lanjut, precision dan recall dihitung untuk setiap kategori klasifikasi. Gambar 8, yang mengacu pada visualisasi dari hasil ini, mengungkapkan nilai precision yang tinggi, dengan 89% dari prediksi negatif dan 94% dari prediksi positif yang ternyata akurat. Hal ini diimbangi oleh recall yang juga tinggi, yaitu 93% untuk kasus negatif dan 90% untuk kasus positif.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7186

## 4. KESIMPULAN
Dari  analisis  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  Support  Vector  Machine  (SVM) menunjukkan performa  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  Naive  Bayes  dalam  konteks  analisis  sentimen  yang  dibahas. Metode SVM mencapai akurasi yang sangat tinggi yaitu 91.66%, yang diindikasikan oleh nilai presisi yang kuat 89% untuk sentimen negatif dan 94% untuk sentimen positif serta recall yang tinggi 93% untuk negatif dan 90% untuk positif. Ini menunjukkan bahwa SVM sangat efektif dalam mengidentifikasi kedua kategori sentimen dengan tepat.Sebaliknya,  meskipun  Naive  Bayes  berhasil  mengklasifikasikan  jumlah  yang  signifikan  dari  kasus  positif dan  negatif  secara  benar,  model  tersebut  memiliki  akurasi  yang  lebih  rendah  yaitu  78.65%.  Terdapat  jumlah kesalahan klasifikasi yang lebih tinggi untuk sentimen positif dan negatif yang diindikasikan oleh jumlah False Positives dan  False Negatives. Meskipun demikian,  metode Naive Bayes  masih  menunjukkan konsistensi  yang cukup dengan presisi dan recall yang masing-masing sebesar 82% dan 79%.Secara keseluruhan, meskipun kedua model  tersebut  efektif  dalam  klasifikasi  sentimen  positif,  SVM  secara  signifikan  lebih  unggul  dalam mengidentifikasi sentimen negatif, yang merupakan area perbaikan untuk Naive Bayes. Ini menunjukkan bahwa untuk  analisis  yang  membutuhkan  keseimbangan  antara  deteksi  sentimen  positif  dan  negatif  dengan  tingkat kesalahan  yang  rendah,  SVM  adalah  pilihan  yang  lebih  baik.  Kesimpulannya,  kedua  model  tersebut  memiliki keunggulan dalam klasifikasi  sentimen, namun SVM menonjol sebagai  model dengan kinerja  yang lebih tinggi dalam studi ini.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan terima kasih kepada  pusat kajian IDSS (Intelligent Distributed and Surveillance System) dan seluruh dosen-dosen IDSS yang telah memberikan wawasan dan kesempatan untuk belajar dan pengembangan diri saya

## REFERENCES
[1] W. Maharani, “Sentiment Analysis during Jakarta Flood for Emergency Responses and Situational Awareness in Disaster Management  using  BERT,”  2020  8th  Int.  Conf.  Inf.  Commun.  Technol.  ICoICT  2020,  2020,  doi: 10.1109/ICoICT49345.2020.9166407.
[2] S. Z. Hassan, K. Ahmad, A. Al-Fuqaha, and N. Conci, “Sentiment analysis from images of natural disasters,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 11752 LNCS, no. October, pp. 104–113, 2019, doi: 10.1007/978-3-030-30645-8_10.
[3] S. S. L. Dang-xuan, “Social Media and Political Communication - A Social Media Analytics Social media and political communication : a social media analytics framework,” no. January, 2014, doi: 10.1007/s13278-012-0079-3.
[4] A.  Tripathy,  A.  Agrawal,  and  S.  K.  Rath,  “Classification  of  Sentiment  Reviews  using  N-gram  Machine  Learning Approach Classification of sentiment reviews using n-gram machine learning approach,” Expert Syst. Appl., vol. 57, no. March, pp. 117–126, 2016, doi: 10.1016/j.eswa.2016.03.028.
[5] Herianto, “Penerapan Text-Mining Untuk Mengidentifikasi,” vol. VIII, no. 2, pp. 36–44, 2019.
[6] B. Pranata and Susanti, “Support Vector Machine untuk Sentiment Analysis Bakal Calon Presiden Republik Indonesia 2024,” Indones. J. Comput. Sci., vol. 12, no. 3, pp. 1335–1349, 2023, doi: 10.33022/ijcs.v12i3.3231.
[7] P.  Aditiya,  U.  Enri,  and  I.  Maulana,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Myim3  Pada  Situs  Google  Play Menggunakan Support Vector Machine,” vol. 9, no. 4, pp. 1020–1028, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4673.
[8] C. Rahmawati and P. Sukmasetya, “Sentimen Analisis Opini Masyarakat Terhadap Kebijakan Kominfo atas Pemblokiran Situs non-PSE pada Media Sosial Twitter,” vol. 9, no. 5, pp. 1393–1400, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4950.
[9] R.  Rachman  and  R.  N.  Handayani,  “Klasifikasi  Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Memprediksi  Tingkat  Kelancaran Pembayaran Sewa Teras UMKM,” J. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 111–122, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.10494.
[10]  R. Johnson, “Effective Use of Word Order for Text Categorization with Convolutional Neural Networks,” pp. 103–112, 2015.
[11]  I.  F.  Yuliati,  S.  Wulandary,  and  P.  R.  Sihombing,  “Penerapan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan Backpropagation Neural Network (BPNN) dalam Pengklasifikasian Pasangan Usia Subur di Jawa Barat,”  J. Stat. dan Apl., vol. 4, no. 1, pp. 23–34, 2020.
[12]  R. Syahputra, G. J. Yanris, and D. Irmayani, “SVM and Naïve Bayes Algorithm Comparison for User Sentiment Analysis on Twitter,” vol. 7, no. 2, pp. 671–678, 2022.
[13]  M. A.  Z.  Larasati, N.  A. S.  Winarsih, M. S. Rohman,  and G. W. Saraswati, “Penerapan Metode  K-Means Clustering Dalam Menganalisis Sentimen Masyarakat Terhadap K-Popers Pada Twitter,” Progresif J. Ilm. Komput., vol. 18, no. 2, p. 201, 2022, doi: 10.35889/progresif.v18i2.877.
[14]  R. Singh and A. Tiwari, “Youtube Comments Sentiment Analysis,” Int. J. Sci. Res. Eng. Manag. (IJSREM, no. May, p. 5, 2021, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/351351202
[15]  M.  Z.  Asghar,  S.  Ahmad,  A.  Marwat,  and  F.  M.  Kundi,  “Sentiment  Analysis  on  YouTube:  A  Brief  Survey,”  no. September, 2015, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1511.09142
[16]  D.  T.  Nguyen  et  al.,  “Robust  Classification  of  Crisis-Related  Data  on  Social  Networks  Using  Convolutional  Neural Networks,” no. Icwsm, pp. 632–635, 2017.
[17]  H.  Henderi,  “Preprocessing  data  untuk  sistem  peramalan  tingkat  kedisiplinan  mahasiswa,”  no.  May,  2020,  doi: 10.33050/icit.v3i2.70.
[18]  J.  Nasional,  S.  Informasi,  E.  Yudi,  and  R.  Wicaksana,  “Analisis  Sentimen  Twitter  untuk  Menilai  Opini  Terhadap

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7186
Perusahaan Publik Menggunakan Algoritma Deep Neural Network,” vol. 02, pp. 108–118, 2021.
[19]  J. Sayadi, L. Wikarsa, M. Comp, T. Suwanto, and S. Kom, “Search Engine Twitter Terhadap Isu Politik Menggunakan Metode  TF-IDF  dan  Search  Engine  Twitter  Terhadap  Isu  Politik  Menggunakan  Metode  TF  -  IDF  dan  Vector  Space Model,” no. August 2016, 2018.
[20]  D. P. Fajrina, N. Amalita, and A. Salma, “Sentiment Analysis of TikTok Application on Twitter using The Naïve Bayes Classifier Algorithm,” vol. 1, pp. 392–398, 2023.
[21]  M. R. Nurhusen, J. Indra, and K. A. Baihaqi, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kenaikan Harga Bahan Bakar  Minyak  (  BBM  )  Menggunakan  Metode  Logistic  Regression,”  vol.  7,  pp.  276–282,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i1.5491.