## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 2, September 2023, Hal: 378-387, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.210 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode

## ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR VIDEO YOUTUBE FLAT EARTH THEORY DENGAN MENGGUNAKAN METODE

## UNSUPERVISED DAN SUPERVISED LEARNING
Calvin Jonathan 1)* , Theresia Herlina Rochadiani 1) , Thamrin Sofian 1)
1 Universitas Pradita, Tangerang, Indonesia Email: calvin.jonathan@student.pradita.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  analisis  sentimen  untuk  memprediksi  sentimen  positif,  negatif,  dan  netral  dari komentar  pengguna  di  YouTube  terhadap  video  tentang Flat  Earth  Theory dengan  menggunakan  metode unsupervised dan supervised learning . YouTube merupakan media sosial terbesar untuk mengunggah video, dan komentar pengguna dapat dijadikan bahan untuk melakukan analisis sentimen. Dalam penelitian ini, digunakan platform media sosial YouTube sebagai sumber data komentar pengguna. Data komentar diambil menggunakan metode data  scraping dengan  Python.  Selanjutnya,  dilakukan preprocessing data  untuk  membersihkan  dan mempersiapkannya agar dapat diolah dengan metode unsupervised dan supervised learning . Metode unsupervised learning menggunakan  algoritma  Textblob  dan  Vader  untuk  memberikan  label  sentimen  pada  setiap  kata, sementara metode supervised learning menggunakan algoritma Random Forest dan SVM untuk melakukan proses klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen positif lebih dominan yang mendorong adanya diskusi alternatif tentang bentuk Bumi, dan mungkin menginspirasi orang untuk mencari pemahaman yang lebih dalam tentang  ilmu  pengetahuan  dan  geografi,  terbukti  dengan  persentase  keempat  algoritma  yang  digunakan,  vader sebesar 68%, textblob sebesar 68%, random forest sebesar 68,8%, svm sebesar 70,8%.
Kata kunci : analisis sentimen; supervised learning; unsupervised learning; youtube.

## SENTIMENT ANALYSIS OF YOUTUBE VIDEO COMMENTS ON FLAT EARTH THEORY USING UNSUPERVISED AND SUPERVISED LEARNING METHODS

## Abstract
This research aims at sentiment analysis to predict positive, negative, and neutral sentiments from user comments on YouTube on videos about Flat Earth Theory using unsupervised and supervised learning methods. YouTube is the largest social media for uploading videos, and user comments can be used as material for sentiment analysis. In this research, the YouTube social media platform is used as a source of user comment data. Comment data is retrieved using the data scraping method with Python. Next, data preprocessing is carried out to clean and prepare it  so  that  it  can  be  processed  with  unsupervised  and  supervised  learning  methods.  The  unsupervised  learning method uses Textblob and Vader algorithms to label the sentiment of each word, while the supervised learning method  uses  Random  Forest  and  SVM  algorithms  to  perform  the  classification  process.  The  results  show  that positive sentiment is more dominant which encourages alternative discussions about the shape of the Earth, and may inspire people to seek a deeper understanding of science and geography, as evidenced by the percentage of the four algorithms used, vader at 68%, textblob at 68%, random forest at 68.8%, svm at 70.8%.
Keywords: sentiment analysis; supervised learning; unsupervised learning; youtube.
Submitted: 24 Mei 2023 Reviewed: 24 Mei 2023
Accepted: 26 Juni 2023
Published: 20 Agustus 2023

## Calvin Jonathan, Theresia Herlina Rochadiani, Thamrin Sofian

## PENDAHULUAN
Flat  Earth  Theory menyatakan  bahwa  Bumi  bukanlah  sebuah  planet  berbentuk  bulat, melainkan sebuah cakram datar. Penganut teori ini meyakini bahwa peta Bumi yang kita kenal sebenarnya  adalah  persepsi  palsu  yang  disebarkan  oleh  pemerintah  dan  lembaga-lembaga ilmiah sebagai bagian dari konspirasi global. Penganut Flat Earth Theory mengklaim bahwa pandangan  kita  tentang  Bumi  yang  bulat  adalah  hasil  dari  ilusi  optik  dan  pemahaman  yang keliru tentang gravitasi. Mereka meyakini bahwa Bumi memiliki "dinding es" di sekelilingnya yang mencegah air dan objek jatuh ke luar angkasa. Serta, matahari dan bulan dianggap sebagai objek datar yang bergerak di atas Bumi. Namun, penting untuk dicatat bahwa Flat Earth Theory tidak didukung oleh konsensus ilmiah yang luas dan bertentangan dengan bukti-bukti ilmiah yang ada. Beberapa bukti yang menentang teori ini termasuk foto-foto Bumi dari luar angkasa, pengamatan kapal yang menghilang di cakrawala, perubahan posisi konstelasi saat berpindah di sepanjang Bumi, dan pengukuran ilmiah tentang kelengkungan Bumi.
Penggunaan  platform  media  sosial  (medsos)  mengalami  peningkatan  pesat  saat  ini. Platform seperti Instagram, Facebook, Twitter, dan YouTube menyediakan beragam informasi kepada pengguna dalam bentuk gambar, video, dan teks. Di antara ketiga media sosial tersebut, YouTube  merupakan  sumber  terbesar  untuk  berbagi  informasi  video.  YouTube  sendiri termasuk  media  sosial  (medsos)  yang  memberikan  hak  untuk  setiap  penggunanya  untuk menonton, mengomentari, mengunggah, dan berbagi video. Di Indonesia, YouTube memiliki peningkatan  yang  sangat  tinggi.  Banyak channel YouTube  dengan  berbagai  kategori  konten video  yang  di upload oleh user atau  pengguna  youtube.  YouTube  juga  punya system iklan peringkat dengan menilai dari like atau dislike . User atau pengguna YouTube yang menonton dapat  memberikan  komentar  untuk  mengenai  pendapat  atau  masukan  tentang  video,  selama pemilik video tidak menonaktifkan komentar. Untuk penelitian ini komentar pengguna dapat dijadikan  sebagai  bahan  untuk  melakukan  analisis  sentimen.  Teknik  analisis  sentimen digunakan  untuk  mengetahui  nilai  sentimen  dari  setiap  teks  berupa positive , negative, atau neutral .
Analisis sentimen merupakan metode yang digunakan untuk memperoleh informasi dari internet  dan  berbagai  platform  media  sosial  (medsos).  Tujuan  dari  analisis  ini  adalah  untuk mengumpulkan  pendapat  dari user atau  pengguna  media  sosial  (medsos).  Analisis  sentimen termasuk bagian dari Natural Language Processing (NLP) yang mengembangkan sistem untuk mengidentifikasi  dan  mengekstraksi  opini  dalam  teks.  Saat  ini,  konten  teks  secara  meluas beredar di Internet melalui forum, blog, platform media sosial, dan situs ulasan. Melalui proses analisis sentimen, informasi yang sebelumnya tidak terstruktur dapat diorganisir menjadi data yang  lebih  terstruktur  dengan  diklasifikasikan  sebagai positive,  negative,  or  neutral (adminlp2m, 2022). Dalam penelitian ini, dataset yang digunakan diperoleh dari komentar para user atau  pengguna  YouTube.  Untuk  mendapatkan  dataset  dari  komentar  video  YouTube tentang Flat  Earth  Theory , perlu dilakukan data  scraping dengan python. Analisis sentimen dapat  digunakan  untuk  mengetahui  reaksi positive , negative, dan neutral dari user atau pengguna terhadap Flat Earth Theory .
Berdasarkan studi literatur yang telah dilakukan penulis pada penelitian terdahulu hanya menggunakan  atau  melihat  dari  perspektif  astronom  dan  pandangan  dari  ilmu  agama  yang dibuktikan  atau  dikuatkan  dengan  foto-foto  Bumi  dari  luar  angkasa,  pengamatan melengkungnya  horizon,  rotasi  Bumi  yang  menghasilkan  efek  gravitasi,  kitab  dari  agama tertentu dan banyak lagi. Sedangkan pada penelitian ini penulis akan menggunakan 2 metode yaitu unsupervised learning dan supervised learning sebagai keterbaharuan dalam penelitian terkait Flat Earth Theory .
Tujuan  peneliti  melakukan  sentimen  analisis  ini  untuk  memprediksi  mengenai  video YouTube  tentang Flat  Earth  Theory dengan  melihat  sentimen  komentar  terbanyak  berupa positive , negative ,  atau neutral .  Peneliti  berharap  bahwa  penelitian  ini  akan  menghasilkan

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 378-387 Analisis Sentimen Komentar Video Youtube Flat Earth Theory Dengan Menggunakan Metode Unsupervised  Dan Supervised Learning
tambahan pengetahuan dan pemahaman dalam bidang data science , khususnya dalam analisis sentimen menggunakan metode unsupervised dan supervised learning .

## METODE
Penelitian  analisis  sentimen  ini  memanfaatkan  metode  kuantitatif,  penggunaan  metode kuantitatif karena penelitian menggunakan data numerik.  Objek penelitian yang diteliti pada sentimen analisis adalah data komentar user atau pengguna YouTube tentang video Flat Earth Theory , dengan jumlah data sampling sebanyak 20000 komentar. Penelitian analisis sentimen ini menggunakan metode unsupervised dan supervised learning . Dari metode unsupervised dan supervised learning , masing-masing metode terdiri dari dua algoritma. Unsupervised Learning terdiri dari algoritma Textblob berguna untuk memberikan skor setiap kata, dan label sentimen. Textblob memberikan nilai polaritas dan label negative, neutral, positive (Akash, 2021). Dan algoritma  Vader  ( Valence  Aware  Dictionary  for  Sentiment  Reasoning )  untuk  menghasilkan class atau  label  sentimen  berdasarkan  lexicon  (Mahreen,  2022). Supervised  Learning terdiri dari algoritma Random Forest untuk melakukan proses klasifikasi dengan membangun pohon keputusan  pada  sampel  yang  berbeda  dan  mengambil  suara  mayoritas  untuk  klasifikasi. Algoritma Random Forest dapat menangani kumpulan data yang berisi variabel kontinu, seperti dalam kasus regresi, dan variabel kategorikal, seperti dalam kasus klasifikasi (R, Sruthi, 2021). Dan  algoritma  SVM  untuk  melakukan  klasifikasi  dengan  menemukan  hyperplane  yang membedakan kelas-kelas yang di plot dalam ruang n-dimensi (Reddy, 2018).

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  memperlihatkan  langkah-langkah  atau  tahapan  dalam  penelitian  analisis sentimen tentang pengolahan data komentar user atau pengguna YouTube tentang video Flat Earth  Theory untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal  dengan  metode unsupervised dan supervised learning . Berikut diuraikan kinerja tiap alur dari penelitian sentimen analisis:
Pengumpulan  Data  atau data  gathering ,  merupakan  tahapan  untuk  mencari  informasi mengenai data yang akan dipakai pada penelitian sentimen analisis ini. Pengumpulan data atau data  gathering untuk  penelitian  analisis  sentimen  ini,  dengan  menggunakan data  scraping dengan  python  yang  menghasil  kan  file  json  yang  kemudian  di  convert  ke  file  csv.  Dataset penelitian ini didapatkan dari komentar video YouTube tentang Flat Earth Theory . Preprocessing , merupakan tahap peneliti menyiapkan tools yang akan digunakan dalam penelitian  sentimen  analisis,  peneliti  menggunakan google  colab sebagai tools untuk

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 378-387
Calvin Jonathan, Theresia Herlina Rochadiani, Thamrin Sofian
menjalankan metode unsupervised dan supervised learning . Preprocessing merupakan tahap mempersiapkan  dataset  agar  mudah  diolah  dengan  metode unsupervised dan supervised learning , di tahap ini peneliti melakukan proses cleansing data terlebih dahulu untuk text atau komentar dari user atau pengguna youtube supaya menghapus atau membersihkan data yang tidak konsisten contohnya angka, simbol, emoticon , link. Setelah dilakukan proses cleansing untuk  20000  komentar,  peneliti  melakukan  seleksi  data  dengan  hanya  mengambil  komentar yang berbahasa inggris . Setelah melakukan seleksi data, data yang dapat digunakan hanya 4298 komentar.
Metode Unsupervised dan Supervised Learning , Dari dataset penelitian analisis sentimen peneliti memulai dari metode unsupervised learning dikarenakan perlu pelabelan untuk setiap komentar user atau pengguna youtube. Label ini berupa positive, negative, dan neutral . Metode unsupervised  learning menggunakan  algoritma  Vader  dan  Textblob,  menggunakan  dua algoritma ini karena hasil dari pelabelannya akan diolah ke dalam supervised learning untuk mencari persentase klasifikasinya. Untuk supervised learning menggunakan algoritma Random Forest dan SVM.
Tahapan selanjutnya adalah Hasil; bagian hasil penelitian analisis sentimen menghasilkan empat  persentase  klasifikasi  dari  setiap  algoritma  dan  nilai  sentimen  terbanyak  terkait  video Flat Earth Theory . Tahapan terakhir adalah Kesimpulan. Pada bagian ini peneliti menuliskan kesimpulan  yang  didapat  dari  hasil  penelitian  ilmiah  yang  sudah  dilakukan  dengan menggunakan  empat  algoritma  untuk  klasifikasi,  menjawab  permasalahan  dari  tujuan penelitian dan hasil prediksi untuk penelitian ini berupa positive, negative, or neutral. Jika hasil prediksi positive artinya Flat Earth Theory mendorong adanya diskusi alternatif tentang bentuk bumi, dan dapat menginspirasi orang untuk mencari pemahaman yang lebih dalam tentang ilmu pengetahuan  dan  geografi,  hasil  prediksi negative artinya Flat  Earth  Theory melawan  bukti yang luas dan konsensus ilmiah yang menunjukkan bahwa bumi adalah objek yang berbentuk bulat. Hal ini dapat menyebabkan kesalahpahaman dan ketidakpercayaan terhadap penemuan ilmiah yang terdahulu,  hasil prediksi neutral artinya Dalam konteks kebebasan berpendapat, Flat Earth  Theory memungkinkan orang untuk  menyuarakan pandangan mereka tanpa takut dikucilkan atau dibatasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian analisis sentimen memanfaatkan data komentar video YouTube tentang Flat Earth  Theory sebagai  dataset.  Data  yang  diteliti  dengan  memanfaatkan tools Google  colab dengan  memanfaatkan  metode unsupervised dan supervised  learning .  Dataset  yang  akan digunakan bisa dilihat dari gambar 2.

## Gambar 2. Dataset
Algoritma  vader  menghasilkan  total  pelabelan  1268 negative, 1669 positive ,  1361 neutral . Peneliti sudah membuat hasil akumulasi ini kedalam bentuk table barchart bisa dilihat dari  gambar  3.  Untuk  penggunaan  algoritma  vader  ini  menghasilkan  persentase  klasifikasi sebesar 68%.
Gambar 3. Barchart Vader
Algoritma  textblob  menghasil  kan  total  pelabelan  1644 negative, 1410 positive ,  1244 neutral . Peneliti sudah membuat hasil akumulasi ini kedalam bentuk table barchart bisa dilihat dari gambar 4. Untuk penggunaan algoritma textblob ini menghasilkan persentase klasifikasi sebesar  68%.  Khusus  dari  algoritma  textblob  peneliti  juga  membuat wordcloud dari  seluruh sentimen neutral , sentimen positive , sentimen negative, perhatikan gambar 5 untuk melihatnya.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 378-387
Gambar 5. Sentimen Positive, Negative and Neutral
Gambar 6. Gabungan barchart dari Vader dan TextBlob
Pada  gambar  6  menunjukkan  hasil  pelabelan  dari  metode unsupervised  learning yang menggunakan algoritma vader dan textblob terdapat perbedaan. Maka dari itu perlu diseleksi kembali hasil pelabelan ini dengan menentukan label mana yang akan dipakai antara vader dan textblob  dengan  bergantung  text  komentar  user  atau  pengguna  YouTube  tentang  video Flat Earth Theory . Setelah dilakukan seleksi data, baru bisa mulai proses klasifikasi dengan metode supervised  learning yang  menggunakan  algoritma  random  forest  dan  svm.  Hasil  data  yang setelah diseleksi menghasil kan 1490 negative , 1507 positive , 1301 neutral . Dikarenakan proses klasifikasi  baru menggunakan data yang rata antara negative , positive , neutral maka peneliti memutuskan untuk menggunakan 1000 data saja dari setiap sentimen.
Random Forest didapatkan akurasi pengujian nya itu sebesar 68,8% dari 3000 sentimen. Dan juga disertakan untuk hasil dari klasifikasi dan Cross validation . Bisa dilihat dari gambar 7, 8, dan 9.
Gambar 7. Akurasi dari Random Forest

## Gambar 8. Klasifikasi
Gambar 9. Cross Validation
SVM didapatkan akurasi pengujian nya itu sebesar 70,8% dari 3000 sentimen. Dan juga disertakan untuk hasil dari klasifikasi dan Cross validation . Bisa dilihat dari gambar 10, 11, dan 12.
Gambar 10. Akurasi dari SVM Gambar 11. Klasifikasi
Gambar 12. Cross validation

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 378-387

## Calvin Jonathan, Theresia Herlina Rochadiani, Thamrin Sofian
Dari  hasil  penelitian  ini  didapatkan  bahwa  sentimen positive lebih  dominan  dari  pada negative dan neutral ,  yang  artinya Flat  Earth  Theory mendorong  adanya  diskusi  alternatif tentang  bentuk  bumi,  dan  dapat  menginspirasi  orang  untuk  mencari  pemahaman  yang  lebih dalam tentang ilmu pengetahuan dan geografi. Hasil ini bisa dibuktikan dengan persentase dari keempat  algoritma  yang  sudah  digunakan,  pertama  vader  menghasilkan  sebesar  68%,  kedua textblob  menghasilkan  sebesar  68%,  ketiga  random  forest  menghasilkan  sebesar  68,8%  dan terakhir svm menghasil kan sebesar 70,8%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  melakukan  penelitian  analisis  sentimen,  dapat  disimpulkan  analisis  sentimen dapat dibangun dengan model klasifikasi menggunakan metode unsupervised dan Supervised Learning dengan  menggunakan  algoritma  vader,  textblob,  random  forest,  dan  svm  dari  data komentar user atau pengguna dari video youtube tentang Flat Earth Theory . Kesimpulan ini menjawab permasalahan penelitian dalam melakukan sentimen analisis ini untuk memprediksi mengenai  video  YouTube  tentang Flat  Earth  Theory dengan  melihat  sentimen  komentar terbanyak berupa positive, negative , atau neutral, dimana peneliti terdahulu hanya berdasarkan teori  sedangkan  penelitian  ini  dikuatkan  dengan  adanya  perhitungan  ilmiah.  Dengan menggunakan tools dari Google colab. Dengan menghasilkan text yang sentimen positive lebih dominan yang berarti Flat Earth Theory mendorong adanya diskusi alternatif tentang bentuk bumi, dan dapat menginspirasi orang untuk mencari pemahaman yang lebih dalam tentang ilmu pengetahuan dan geografi, terbukti dari persentase ke empat algoritma yang digunakan, vader sebesar 68%, textblob sebesar 68%, random forest sebesar 68,8%, svm sebesar 70,8%.
Dalam  upaya  meningkatkan  kualitas  penelitian  di  masa  mendatang,  disarankan  untuk melakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan  memanfaatkan  algoritma-algoritma  alternatif  guna mencapai hasil yang lebih optimal. Selain itu, penggunaan alat pengujian yang berbeda juga dapat menjadi langkah penting untuk menguji dan memvalidasi temuan-temuan yang diperoleh. Dengan  demikian,  dapat  diharapkan  bahwa  penelitian  tersebut  akan  memberikan  kontribusi yang lebih signifikan dalam pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi.

## DAFTAR PUSTAKA
Admin  LP2M.  (2022). Analisis  Sentimen  (Sentiment  Analysis) :  Definisi,  Tipe  dan  Cara Kerjanya . LP2M. https://lp2m.uma.ac.id/2022/02/21/analisis-sentimen-sentiment- analysis-definisi-tipe-dan-cara-kerjanya/
Afrinanda, R., Efrizoni,  L., &  Agustin, W. (2023). Hybrid  Model  for Sentiment Analysis  of Bitcoin  Prices  using  Deep  Learning  Algorithm. Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa Komputer , 22 (2), 309-324. https://doi.org/10.30812/matrik.v22i2.2640
Agarwal, A., Xie, B., Vovsha, I., Rambow, O., & Passonneau, R. (2011). Sentiment Analysis of Twitter Data . Association for Computational Linguistics.
http://www.webconfs.com/stop-words.php
Akash. (2021). Making Natural Language Processing easy with TextBlob . Analytics Vidhya. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/10/making-natural-language-processing- easy-with-textblob/
Amarasekara, I., & Grant, W. J. (2019). Exploring the YouTube science communication gender gap:  A  sentiment  analysis. Public  Understanding  of  Science , 28 (1),  68-84. https://doi.org/10.1177/0963662518786654
Alessia, D., Ferri, F., Grifoni, P., & Guzzo, T. (2015). Approaches, tools and applications for sentiment analysis implementation. International Journal of Computer Applications , 125 (3), 26-33.
Brodie, M. L. (2019). What Is Data Science? In Applied Data Science: Lessons Learned for the Data-Driven Business . https://doi.org/10.1007/978-3-030-11821-1_8
Feby,  D.  (2013). Supervised  Learning,  Tipe  Machine  Learning  Populer .  Dolab. https://dqlab.id/supervised-learning-tipe-machine-learning-populer
Ghudafa, M., Akbar, T., & Srisulistiowati, D. B. (2021). Analisa Sentimen Efektifitas Vaksin terhadap Varian COVID 19 Omicron Berbasis Leksikon. Journal of  Information  and Information Security (JIFORTY , 2 (2), 251-258.
Irawaty,  I.,  Andreswari,  R.,  &  Pramesti,  D.  (2020).  Development  of  Youtube  Sentiment Analysis  Application  using  K-Nearest  Neighbors  (Nokia  Case  Study). 2020  3rd International Conference on Information and Communications Technology, ICOIACT 2020 , 39-44. https://doi.org/10.1109/ICOIACT50329.2020.9332151
JCT College of Engineering and Technology, IEEE Aerospace and Electronic Systems Society,
& Institute of Electrical and Electronics Engineers. (n.d.). ICISC 2018 : proceedings of the 2nd International Conference on Inventive Systems and Control (ICISC 2018) : 19- 20 January 2018 .
Jonathan, A. (2022). Analisis Sentimen dengan Library Python . Dolab. https://dqlab.id/analisis- sentimen-dengan-library-python#:~:text=2.
TextBlob,-TextBlob adalah pilihan&text=Alat ini memberikan skor individu,%2C emoji%2C dan banyak lagi.
Kumar, A., & Sebastian, T. M. (2012). Sentiment Analysis: A Perspective on its Past, Present and Future. International Journal of Intelligent Systems and Applications , 4 (10), 1-14. https://doi.org/10.5815/ijisa.2012.10.01
Mahreen, J. (2022). Sentiment Analysis Using Vader . Analytics Vidhya. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/10/sentiment-analysis-using- vader/#:~:text=VADER( Valence Aware Dictionary for,as either positive or negative.
Maulana,  M.  I.  (2023).  Klasifikasi  Sentiment  Ulasan  Aplikasi  Sausage  Man  Menggunakan VADER  Lexicon  dan  Naïve  Bayes  Classifier. KLASIFIKASI  SENTIMENT  ULASAN APLIKASI SAUSAGE MAN MENGGUNAKAN VADER LEXICON DAN NAIVE BAYES CLASSIFIER , 4 (3), 485-492. https://doi.org/10.30865/json.v4i3.5854
Mejova,  Y.  (2009). Sentiment  Analysis:  An  Overview  Comprehensive  Exam  Paper . http://www.pewinternet.org/Reports/2009/15-The-Internet-and-Civic- Engagement.aspx
Munthe, M. P., Ansori, A. S. R., & Septiawan, R. R. (2021). Analisis Sentimen Komentar Pada Saluran Youtube  Food  Vlogger Berbahasa  Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. eProceedings of Engineering , 11909-11916.
Rais,  T.  I. Analisis  sentimen  terhadap  komentar  video  youtube  Raiden  Shogun-Judgment  of Euthymia menggunakan metode majority voting (Bachelor's thesis, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta). https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/68661 Reddy, V. (2018). Sentiment Analysis using SVM . Medium.
https://medium.com/scrapehero/sentiment-analysis-using-svm- 338d418e3ff1#:~:text=What is SVM%3F,is predicting a continuous value.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 378-387

## Calvin Jonathan, Theresia Herlina Rochadiani, Thamrin Sofian
Rezkia,  S.  M.  (2020). Mengenal  Lebih  Dalam  Algoritma  Unsupervised  Learning .  Dolab. https://dqlab.id/mengenal-leboh-dalam-algoritma-unsupervised-learning
Singh,  R.,  &  Tiwari,  A.  (2021).  Youtube  Comments  Sentiment  Analysis  Analysis  And Simulation  Of  Covid-19  View  project  Youtube  Comments  Sentiment  Analysis. International  Journal  of  Scientific  Research  in  Engineering  and  Management (IJSREM), 5 (5), 1-11. https://www.researchgate.net/publication/351351202
Sruthi,  E.  R.  (2021).  Understanding  random  forest. Retrieved  from  Analytics  Vidhya: https://www. analyticsvidhya. com/blog/2021/06/understanding-random-forest .
Taufiq Anwar, M., Riandhita Arief Permana, D., STMI Jakarta, P., Sistem Informasi Industri Otomotif, P., Letjen Suprapto No, J., & Pusat, J. (2023). Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Produk Kendaraan Listrik Menggunakan VADER . 10 (1), 783-792.
Uryupina, O., Plank, B., Severyn, A., Rotondi, A., & Moschitti, A. (2013). SenTube: A Corpus for Sentiment Analysis on YouTube Social Media . http://disi.unitn.it/
Wöllmer,  M.,  Weninger,  F.,  Knaup,  T.,  Schuller,  B.,  Sun,  C.,  Sagae,  K.,  &  Morency,  L.  P. (2013). Youtube movie reviews: Sentiment analysis in an audio-visual context. IEEE Intelligent Systems , 28 (3), 46-53.
How to cite :
Jonathan, C., Rochadiani, T. H., & Sofian, T. (2023). Analisis Sentimen Komentar Video Youtube Flat Earth Theory Dengan Menggunakan Metode Unsupervised  Dan Supervised Learning. DECDDE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3(2), 378-387. http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.210