Author : Desti Mualfah 1) , Ramadhoni 2) , Rahmad Gunawan 3) , Danang Mulyadipa Suratno 4)

## Analisis Sentimen Komentar YouTube TvOne Tentang Ustadz Abdul Somad Dideportasi Dari Singapura Menggunakan
Algoritma SVM
Desti Mualfah 1 , Ramadhoni 2 , Rahmad Gunawan 3 , Danang Mulyadipa Suratno 4 123 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau 4 Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Nasional 1 destimualfah@umri.ac.id, 2 180401103@student.umri.ac.id, 3 goengoen78@umri.ac.id,
4 danangmulyadipasuratno@stiteknas.ac.id

## Abstract
Interactions in social media can be seen from comments as feedback from every activity on social media, starting from statuses in the form of text, images or videos. One area of computer technology that can study the meaning of text is text mining. Sentiment analysis or opinion mining is a solution to solving problems to automatically classify opinions into positive and negative. Comments from YouTube video viewers on the TvOne channel about Ustadz Abdul Somad being deported from Singapore. From the various responses in the comment column, information is obtained from unstructured data, so there is a need for a technique to define the value of information that can provide information on the number of positive and negative comments about reviews. The focus in this research is to verify the truth and explore thevalue of structured information so that it can describe events and topics that are connected from the comments in the YouTube videos which are the object of this research. From the test results above, it can be seen that the performance values from the test results using the Support Vector Machine method get 95.02% Accuracy, 95.02% Recall, 95.18% Precision and 95.01% F1-Score.
Keywords: youTube, comments, classification, video, SVM

## Abstrak
Interakasi di dalam sosial media dapat di lihat dari komentar-komentar sebagai umpan balik dari setiap kegiatan yang ada di media sosial, mulai dari status yang berupa teks, gambar maupun video. Salah satu bidang teknologi komputer yang dapat mempelajari makna teks adalah text mining. Analisis sentimen atau opinion mining ialah solusi menyelesaikan masalah untuk mengelompokkan opini menjadi positif dan negatif secara otomatis. Komentar – komentar penonton video youtube pada channel tvOne tentang Ustadz Abdul Somad di deportasi dari Singapura. Dari berbagai respon pada kolom komentar tersebut diperoleh sebuah informasi dari data yang tidak terstruktur sehingga perlu adanya suatu teknik untuk mendefinisikan nilai informasi yang dapat memberikan informasi banyaknya komentar positif dan negatif tentang ulasan. Fokus dalam penelitian ini adalah untuk memverifikasi kebenaran dan menggali nilai informasi yang terstruktur sehingga dapat menggambarkan kejadian dan topik yang terhubung dari komentar-komentaryang ada di dalam video youtube yang menjadi objek penelitian ini. Dari hasil pengujian di atas dapat dilihat nilai performa dari hasil pengujian menggunakan metode Support Vector Machine mendapatkan Akurasi 95.02%, Recall 95.02%, Precision95.18% dan F1-Score 95.01%
Kata kunci: youTube, komentar, klasifikasi, video, SVM
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Youtube merupakan sebuah media sosial yang memiliki konten berbentuk video. Dimana, videonya bertujuan sebagai hiburan, pengetahuan dan lain sebagainya. Pengguna youtube juga dapat membuat, melihat, serta berbagi video secara gratis. Di youtube juga disediakan fitur komentar sebagai penyalur respons viewers (yang menonton video) terhadap konten video yang di tontonnya. Komentar tersebut bisa bersifat positif atau negatif. Disisi lain situs youtube juga dapat memberikan umpan balik ( feedback ) berupa like, dislike , dan komentar terhadap video yang ditayangkan di media youtube [1].
Selain itu youtube juga dimanfaatkan sebagai media penyebaran dakwah serta informasi oleh pemuka
agama khususnya yang ada di indonesia pada saat ini, salah satunya ialah Ustadz Abdul Somad. Ustad Abdul Somad adalah salah satu ulama atau pendakwah yang terkenal di Indonsia. Ustad Abdul Somad sering membahas berbagai macam persoalan agama. Khusunya pada bidang kajian ilmu hadis dan juga ilmu fiqih. Selain itu, Ustadz Abdul Somad juga banyak membahas mengenai nasionalisme dan berbagai masalah terkini yang sedang menjadi pembahasan hangat dikalangan masyarakat (Aswir and Misbah 2018). Seperti yang terjadi pada saat ini bahwa Ustadz Abdul Somad mengalami masalah terkait penolakan beliau oleh keimigrasian negara singapura untuk liburan ke negara tersebut [2].
Di sini penulis akan meneliti tentang analisis sentiment tentang Ustadz Abdul Somad di deportasi dari singapura melalui channel Youtube tvOne news. Channel Youtube tvOne news sendiri memiliki jumlah pengikut sebanyak 9,91 juta subscriber per tanggal 1 Desember 2022 sejak bergabung pada tanggal 4 desember 2014 dan total viewers videonya berjumlah 6,132,720,633 di Youtube. dengan jumlah tersebut menggambarkan bahwa channel ini menduduki peringkat ke 8 dengan subscribe terbanyak dari 12 stasiun televisi swasta di Indonesia. Banyak mendapatkan
respon
dari masyarakat
yang
menontonnya menjadikan channel ini sebagai salah satu channel terpopuler di indonesia tentunya dengan tingkat antusiasme yang tinggi, membuat channel ini mendapatkan begitu banyak respon dari masyarakat. Hal ini akan berguna bagi Ustadz Abdul Somad untuk mendapatkan informasi yang ada berupa ulasan komentar chanel Youtube tvOne untuk mendapatkan feedback berupa komentar positif maupun negatif dari masyarakat secara langsung tentang permasalahan yang terjadi terhadapnya. Hal ini tentunya akan menyulitkan jika harus menganalisis setiap komentar secara manual, karena komentar berisikan ratusan hingga ribuan tanggapan dari setiap penonton di video tersebut [3]. Komentar yang diberikan oleh seseorang tidak selalu dapat dimengerti oleh orang lain. Maka diperlukan bidang teknologi komputer yang bertujuan untuk memahami makna teks tersebut.
Penulis melakukan penelitian mengenai klasifikasi komentar terhadap ustadz abdul somad di deportasi dari singapura pada youtube channel tvOne, komentar tersebut perlu dilakukan klasifikasi menggunakan machine learning , dengan waktu sebentar saja sudah didapatkan ratusan maupun ribuan komentar pada sosial media youtube, terutama pada video channel youtube tvOne tentang video Ustadz Abdul Somad di deportasi dari singapura tersebut. Sehingga membutuhkan waktu lebih lama untuk dilakukan klasifikasi secara manual oleh manusia, dengan begitu penulis menggunakan machine Iearning untuk diterapkannya metode Support Vector Machine (SVM). “ Support Vector Machine (SVM) merupakan metode supervised learning yangmenganalisa data dan mengenali pola- pola yang digunakan untuk klasifikasi[4].` Digunakannya metode
Support Vector Machine (SVM) sebab metode ini belum pernah dilakukan penelitian dengan kasus yang sama, ditambah lagi dengan metode ini dikabarkan adalah metode terbaik[5]. Dari berbagai penjelasan latar belakang yang sudah dipaparkan, dirumuskan tugas akhir “Analisis Sentimen Komentar Youtube TvOne Tentang Ustadz Abdul Somad Di Deportasi Dari Singapura Menggunakan Algoritma SVM ”. [6].

## 2. Metode Penelitian
Metodologi disini disebut juga sebagai tahapan pengerjaan yang dilakukan peneliti supaya tersusun
secara baik. Tahap-tahap penelitian yang penulis lakukan dijelaskan pada gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
2.1 Studi Literatur
Studi pustaka ialah tahapan setelah dari identifikasi masalah. Pada tahapan ini menjelaskan bagaimana mengumpulkan data dan informasi dari berbagai sumber yang ada. pencarian referensi tersebut meliputi Jurnal, buku, e-book , media massa, referensi lainnya yang berkaitan dengan penelitian ini baik berupa teori serta penelitian serupa yang telah dilakukan [10].
2.2 Identifikasi Masalah
Langkah pertama metodologi penelitian agar mempelajari, mengidentifikasi dan menemukan solusi suatu permasalahan serta tujuan dari penelitian ini. Adapun identifikasi permasalahan terhadap penelitian ini bagaimana penerapan metode Support Vector Machine untuk mengklasifikasi komentar terhadap ustadz abdul somad di deportasi dari singapura pada video channel tvOne News di youtube.
2.3 Pengumpulan Data
Tahap ini, diperlukan pengumpulan data agar menganalisa dan memperoleh data serta informasi yang berhubung terhadap penlitian. Data yang didapatkan merupakan komentar video pada media sosial youtube channel tvOne News [11].
Pengumpulan data agar menganalisa dan memperoleh data serta informasi yang berhubung terhadap penlitian. Data yang didapatkan merupakan komentar video pada media sosial youtube channel tvOne News . Data komentar diambil menggunakan metode Scraping . Tool yang digunakan dalam proses Web Scraping
yaitu google colaboraty . Pengambilan data dengan cara copy link video dan data akan di download , jika sudah berhasil lalu salin ke Ms. Excel karena data tidak akan diolah secara keseluruhan, hanya akan digunakan beberapa data yang dibutuhkan seperti username dan Comment text [12].
Kategori data yang digunakan sbagai berikut:
1. Kategori Data
Penelitian menggunakan data yang sudah dikelompokkan dalam 2 kategori ( class ) komentar yaitu positif dan negatif. :
a. Kategori positif merupakan komentar yang memiliki arti positif dan mampu mengajak pembaca untuk berfikiran atau berpendapat positif terhadap ustadz abdul somad seperti pujian dan dukungan.
b. Kategori negatif merupakan komentar yang memiliki arti negatif dan mampu mengajak pembaca untuk berfikiran atau berpendapat negatif terhadap ustadz abdul somad. Biasanya, komentar ini muncul ketika adanya bentuk kekecewaan terhadap ustadz abdul somad. Komentar tersebut seperti sindiran, kata kotor,penolakan, sanggahan dan cacian atau makian.
2. Pembagian Data Pada penelitian ini, data komentar yang dapat akan dibagi mejadi data latih dan data uji. Dengan memakai perbandingan 70% : 30%, 80 % : 20 % dan 90 % : 10 % [13].
2.4 Labeling Labelling merupakan tahap dimana hasil dari tahapan sebelumnya akan dilakukan perhitungan terhadap polarity dari ulasan yang terambil, sehingga dapat menghasilkan dua kategori yaitu label positif dan negatif.
2.5 Analisa
2.5.1 Analisa Kebutuhan Data
Untuk melakukan tahap ini, berikut beberapa langkah dalam pengerjaannya:
a. Analisis data dilakukannya tahap ini untuk menganalisis data yang telah peneliti dapatkan dari hasil Scrapping Data komentar dari youtube channel tvOne News . b. Pelabelan Text dilakukan dengan menggunakan google colaboraty 29.122 komentar.
c. Analisis Text Pre-processing Secara umum dilakukan pada tahapan penelitian ini yang dipakai ada 5 tahap yaitu Cleaning , Case Folding , Tokenizing , Filtering dan Stemming [14].
2.5.2 Analisa Pre-processing Pre-processing merupakan sebuah proses dalam klasifikasi yang bertujuan untuk memebersihkan dan mempersiapkan data supaya dapat dioalah pada klasifikasi tahap selanjutnya (Haddi, Liu, & Shi, 2013). Pada penelitian ini text processing yang dilakukan yaitu Tokenizing , Case Folding , Filtering dan Stemming . 2.6 Implementasi
Tahap implementasi disebut tahap kegiatan untuk menyelesaikan rancangan penelitian yang dibuat. Pernagkat yang diperlu ialah:
Sistem Operasi : Windows 8.1 Enterprise Bahasa Pemograman : Python 3.6 LibrarySVM:nltk, csv, sastrawi, pandas, numpy, re, pickle,matplotlib Web browser : Mozilla Firefox 2.7 Pengujian 2.7.1 Pengujian Algoritma
Pengujian ini menggunakan pengujian dengan Algoritma/ System . Yang bertujuan supaya dapat melihat fungsi aplikasi berjalan lancar atau tidak [15].
2.7.2 Pengujian Akurasi
Pengujian ini dilakukan untuk menentukan tingkat akurasi komentar terhadap ustadz abdul somad di deportasi dari singapura yang didapatkan dengan pengujian parameter menggunakan metode ConfussionMatrix. 2.8 Kesimpulan
Tahap berikut berisi kesimpulan akhir dari hasil pengerjaan penelitian tentang klasifikasi komentar terhadap ustadz abdul somad di deportasi dari singapura pada media sosial youtube menggunakan metode SVM. Kemudian, saran berguna diberikan pada penelitian selanjutnya [16].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Introduction
Pada bagian ini akan dipaparkan hasil penelitian berdasarkan tahapan yang telah dijelaskan di metode penelitian pada bab sebelumnya. Tahapan tersebut mulai dari persiapan dataset , proses text-processing , labelling , training model klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine hingga evaluasi performa model dengan beberapa skenario yang telah ditentukan.
3.2 Analisis Sentimen Komentar Video Di Youtube
Pada proses ini akan menjelaskan tahapan analisis sentimen komentar video di channel youtube tvone tentang ustadz abdul somad menggunakan algoritma Support Vector Machine .
3.2.1 Pengumpulan Dataset
Berdasarkan proses yang telah dijelaskan pada Bab 3 diatas, menjelaskan bahwa pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini adalah data komentar video di channel youtube tvone tentang ustadz abdul somad. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan python dengan fungsi youtube- Comment-downloader . Berikut
sintak yang digunakan dapat dilihat pada gambar 2 di bawah ini:
Gambar 2. Scraping Comment Youtube
Pengumpulan data dilakukan dengan proses scrapping dan didapat data sebanyak 29.122 data komentar saat melakukan scrapping pada video Youtube dengan format file .json. file tersebut kemudian di convert menjadi csv [17].
3.2.2 Text Preprocessing
Text preprocessing dilakukan pada kolom “ text ” berisikan baris data berupa kalimat yang terdiri atas beberapa kata-kata. Agar dataset dapat digunakan untuk analisis sentimen, maka harus dilakukan beberapa tahapan text preprocessing , Berikut ini merupakan tahapan dari text preprocessing yaitu:
3.2.3 Case Cleaning
Sebelum melakukan tahapan Text preprocessing lakukan load dataset menggunakan library panas, data yang akan digunakan hanya data pada kolom text yang berisikan data komentar dan data time yang berisikan keterangan waktu komentar di terbitkan. Berikut sintak load dataset dan hasilnya seperti gambar berikut :
Gambar 3. Load Dataset
Setelah dilakukannya proses load data dan menampilkan dataset komentar yotube, kemudian masuk ke tahapan case cleaning dengan tujuan membersihkan atau mengubah data teks sehingga lebih mudah diproses oleh model analisis. Case
Cleaning melibatkan sejumlah teknik seperti penghapusan tanda baca Menghapus tanda baca seperti (!”#$%&’()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~),
penghapusan karakter yang tidak diperlukan seperti angka atau simbol yang diterapkan pada data kolom text yang berisi Comment youtube. Berikut sintak case cleaning pada gambar 4 di bawah ini :
Gambar 4. Case Cleaning
Dapat dilihat pada gambar dibawah hasil dari case cleaning data sudah bersih dari simbol, karakter, tanda baca yang tidak diperlukan, berikut hasilnya pada gambar 5 di bawah :
Gambar 5. Hasil Case Cleaning 3.2.4 Case Folding
Dapat dilihat pada gambar 6 berikut merupakansintak case folding dan hasil dari tahapan case folding terlihat semua huruf sudah menjadi huruf kecil [18].
Ga mbar 6. Case folding
3.2.5 Tokenizing Tahapan ini menggunakan library Natural Language Toolkit atau disingkat NLTK, merupakan libray python untuk bekerja dengan memproses tokenizing pemodelan pada teks Berikut pada gambar 7 merupakan sintak tokenizing .

## 3.2.6 Filtering Stopword
Pada tahap ini dilakukan proses filtering stopword , yang mana stopword merupakan kata-kata umum yang sering muncul dalam sebuah teks dan biasanya tidak memiliki makna atau kontribusi penting dalam analisis teks. Contoh stopword dalam bahasa Indonesia adalah "yang", "dalam", "pada", "di", dan sebagainya. Berikut hasil dari Filtering dilihat pada gambar 8 terlihat kata-kata yang termasuk dalam kategori stopword sudah dihapus contohnya yang, akan, dgn dan lain-lain.
Gambar 8. Filtering Stopword Berikut hasil teks setelah dilakukannya proses filtering stopword . Dapat dilihat pada gambar
9.
Gambar 9. Hasil Filtering Stopword

## 3.2.7 Normalisasi
Fungsi normalisasi adalah untuk meningkatkan kualitas representasi kata dalam dokumen teks sehingga analisis dapat dilakukan dengan lebih akurat dan efisien. Berikut tahapan normalisasi dapat dilihat pada gambar 10 pada tahapan ini melakukan normalisasi pada dataset menggunakan file normalilasi yang nantinya akan diterapkan pada dataset .
.
Gambar 10. Normalisasi

## 3.2.8 Stemming
Fungsi stemming adalah untuk mengurangi variasi kata dalam teks, sehingga mengurangi dimensi atau jumlah kata yang harus diproses dalam analisis teks. Stemming ini menggunakan library sastrawi yang mana teknik ini didasarkan pada aturan morfologi Bahasa Indonesia, dan dirancang khusus untuk mengatasi permasalahan stemming pada bahasa Indonesia. Berikut sintak stemming yang digunakan :
G
ambar 11. Stemming Sastrawi Berikut hasil stemming pada gambar 12 teks yang telah di proses oleh library sastrawi :
Gambar 12. Hasil Stemming Sastrawi

## 3.2.9 Labeling
Pada tahap ini dilakukan untuk memberikan kategori sentimen pada data, dimana pada penelitian ini data ulasan dibagi menjadi dua kategori kelas yaitu positif dan negatif. Sebelum melakukan pelabelan data teks sentimen diubah terlebih dahulu menjadi bahasa inggris dikarekan pada proses pelabelan menggunakan library TextBlob . Berikut sintak import TextBlob dapat dilihat pada gambar 13 [19]:
Gambar 13. Import Library Labeling
Kemudian membuat fungsion untuk mendapatkan subjectivity , fungsion untuk mendapatkan polarity dan fungsion untuk mengkonversi hasil dari score . Jika score kurang dari 0 maka negative, apabila lebih dari nol maka positif [20].
Gambar 14. Penerapan Fungsi Labelling
Untuk mendapatkan hasil labeling yang di ambil hanya kolom
Comment _eng saja, kemudian masukkan kodingan pelabelan df subjectivity untuk score kolom subjectivity , df polarity untuk score kolom polarity dan df textblod untuk analisa score kolom TextBlob / sentiment dimana akan mendapatkan hasil negative dan positif dapat dilihat pada gambar
15.
Ga mbar 15. Hasil Labeling Dari pelabelan menggunakan TextBlob mendapatkan hasil sentiment positif 23568 komentar dan negatif 5554 komentar Berikut total hasil lebeling sentimen positif dan negatif pada gambar 16 di bawah yang telah diproses oleh TextBlob :
Gambar 16. Total Hasil Labelling

## 3.2.10 Pembobotan TF-IDF
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF- IDF) adalah pembobotan yang dilakukan untuk mendapatkan nilai dari suatu kata yang berhasil di ekstrak. Pada tahap TF-IDF ini, berikut dilihat pada gambar 17 perhitungan dilakukan menggunakan modul scikit-learn yaitu TfidfVectorizer. Berikut sintak melakukan proses TF-IDF dan hasil dari pembobotan TF-IDF.
Gambar 17. Pembobotan TF-IDF

## 3.2.11 SMOTE
Pada Tahapan ini mengatasi masalah imbalance pada dataset menggunakan over sampling SMOTE dari imblearn library . Berikut tampilan data sebelum di SMOTE :
Gambar 18. Sebelum SMOTE
Pada gambar 18 menunjukkan dataset yang memiliki class label yang tidak seimbang, lebel positif jauh lebih dominan daripada lebel negatif. Menggunakan imbalance dataset terkadang membuat model yang dibangun akan bias pada satu class saja yaitu mayoritas class, untuk itu pada penelitian ini terlebih dahulu sebelum membangun model melakukan penyeimbangan class untuk setiap label dengan menggunakan teknik OverSampling [21].
Gambar 19. SMOTE
Pada gambar 19 melakukan oversample dengan teknik SMOTE pada dataset dengan munduplikat kelas minoritas sehingga total sama dengan kelas mayoritas, berikut hasil tiap label setelah dilakukannya oversample dengan teknik SMOTE :
Gambar 20. Hasil SMOTE
Setelah dilakukannya SMOTE pada dataset dilihat pada gambar 20 terjadi perubahan dimensi datam pada label negatif sebagai minoritas yang sebelumnya 3924 menjadi 16461 dikarenakan SMOTE membuat instance data baru dalam kelas minoritas[22].
3.2.12 Splitting Data
Tahapan ini melakukan splitting data atau pembagian data pada X_train dan y_train dengan rasio 70/30 yaitu 70% untuk data training dan 30% untuk data testing , berikut sintak :
Gambar 21. Splitting Data
Tahapan splitting data menghasilkan data X_train dengan dimensi 20385/32161 , X_test dengan dimensi 8737/32161, y_ train dengan dimensi 20385, dan y_ test dengan dimensi 8737.
3.2.13 Data Modeling Tahapan modeling akan melakukan pemodelan dataset dengan algoritma, Support Vector Machine dengan klasifikasi dataset menjadi 2 kategori yaitu positifdan negatif kemudian data dilatih dengan rasio data train 70% dan data test 30%. Pemodelan ini menggunakan library sklearn.svm untuk import SVC ( Support Vector Classification ) yang kemudian akan difit pada data X_ train dan y_ train . Berikut sintak modeling menggunakan algotima Support Vector Machine [23].
Gambar 22. Model SVM
Dari pemodelan dataset menggunakan algoritma Support Vector Machine mengahasilkan nilai accuracy 95.02%, recall 95.02%, precision 95.18%, F1-Score 95.01%.
3.2.14 Evaluasi Model
Setelah dilakukannya pemodelan pada dataset menggunakan algoritma Support Vector Machine tahap selanjutnya mengevaluasi performa model menggunakan confusion matrix , berikut hasil confusion matrix dari model [24]:
Gambar 23. Confusion Matirx Model SVM
Dapat dilihat pada gambar 23 hasil confusion matrix pada algortima Support Vector Machine yang terdiri dari 2 nilai klasifikasi yaitu positif dan negatif dijelaskan sebegai berikut :
1. Sentimen positif diprediksi sebagai sentimen positif ada 3227 ternyata benar ada 3227 sentimen positif,
2. Diprediksikan ada 263 sentimen positif ternyata prediksi tersebut salah karena sentimen tersebut merupakan sentimen negatif.
3. Diprediksikan ada 65 sentimen negatif ternyata salah karena 65 sentimen tersebut adalah sentimen positif.
4. Diprediksikan ada 3030 sentimen negaitf dan ternyataprediksi tersebut benar . Setelah mengetahui hasil evaluasi model dengan confusion matrix selanjut mengevaluasi model menggunakan classification repot untuk melihat Score Precision , Recall , dan F1 -score .
Gambar 24. Classification Report Model SVM
Dapat dilihat pada gambar 24. algoritma Support Vector Machine pada sentimen negatif mendapat score precision 0.98, recall 0.92, dan F1- score 0.95. Pada sentimen positif mendapat score precision 0.92, recall 0.98, dan f1- score 0.95 dari hasil confusion matrix . Tabel 1. Hasil Kesimpulan Evaluasi

## 3.2.15 Visualisasi Data
Tahapan terakhir dalam penelitian ini adalah menvesualisasikan hasil klasifikasi analisis sentimen komentar video Youtube di channel youtube tvone tentang ustadz abdul somad untuk kelas positif dan negatif. Visualisasi dalam bentuk wordcloud menunjukkan kata-kata yang sering muncul dalam komentar video di Youtube [19].
Gambar 25. Gambar Visual Wordcloud 1
Gambar 26. Gambar Visual Wordcloud 2 Dari hasil visualisasi wordcloud ditemukan kata-kata yang paling banyak muncul pada data positif yaitu “singapura”, “tolak”, “negara”, dan “orang”. Sedangkan pada data negativ yaitu “orang”, “negara”, “kafir”, “tolak” dan “uas”.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang diperoleh setelah melalui tahap-tahap evaluasi, penelitian menghasilkan score accuracy dan hasil prediksi confusion matrix dari algoritma Support Vector Machine . Penelitian ini telah mencapai hasil akhir dan di dapatkan kesimpulan sebagaiberikut :
1. Penerapan algoritma SVM ( Support Vector Machine ) untuk mencari penggunaan kata yang paling sering muncul pada ulasan komentar youtube pada channel tvone tentang Ustad Abdul Somad di deportasi di Singapura mendapati hasil yang baik didapati beberapa kata yang sering muncul pada sentimen postif maupun negatif diantaranya adalah orang, negara, singapura, uas, tolak, kafir dan indonesia.
2. Klasifikasi komentar video Youtube pada channel tvone tentang Ustad Abdul Somad di deportasi di Singapura dengan algoritma Support Vector Machine mendapati hasil Accuracy 95.02%, Recall 95.02%, Precision 95.18% dan F1 - Score 95.01%. Untuk itu, penerapan Support Vector Machine pada peneltian ini memiliki akurasi yang tinggi sehingga dapat digunakan untuk memberikan solusi terhadap permasalahan analisis sentimen komentar video di Youtube.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] C. A. Fuchs, N. D. Mermin, and R. Schack, “An introduction to QBism with an application to the locality of quantum mechanics,” Am. J. Phys. , vol. 82, no. 8, pp. 749–754, 2014, doi: 10.1119/1.4874855.
[2] F. Immermann and Y. Huang, An introduction to cluster analysis . 2003.
[3] A. S. H. Basari, B. Hussin, I. G. P. Ananta, and J. Zeniarja, “Opinion mining of movie review using hybrid method of support vector machine and particle swarm optimization,”
Procedia Eng. , vol. 53, pp. 453–462, 2013, doi: 10.1016/j.proeng.2013.02.059. [4] J. Eska, “Penerapan Data Mining Untuk Prekdiksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4.5 STMIK Royal Ksiaran,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 2, pp. 9–13, 2016.
[5] G. B. A. Irnawati, O., listianto, “Jurnal Evolusi Volume 6 Nomor 2 - 2018 | evolusi.web.id,” Evolusi , vol. 6, pp. 12–18, 2018.
[6] F. Dona, I. Maulida, and B. Nugraha, “Klasifikasi Dan Analisis Dataset Komentar Video Youtube Menggunakan Supervised Learning,” Seminastika , vol. 3, no. 1, pp. 86–90,
2021, doi: 10.47002/seminastika.v3i1.232.
[7] M. H. Syafa’at, E. R. Setyaningsih, and Y. Kristian, “Svm Untuk Sentiment Analysis Calon Kepala Daerah Berdasar Data Komentar Video Debat Pilkada Di Youtube,” ANTIVIRUS J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 262–276, 2021.
[8] J. A. Septian, T. M. Fachrudin, and A. Nugroho, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF- IDF dan K-Nearest Neighbor,” J. Intell. Syst. Comput. , vol. 1, no. 1, pp. 43–49, 2019, doi: 10.52985/insyst.v1i1.36.
[9] H. Setiawan, E. Utami, and S. Sudarmawan, “Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes,” J. Komtika (Komputasi dan Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 43–51, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5189.
[10] D. Mualfah, W. Fadila, and R. Firdaus, “Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Data pada Deteksi Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Random Forest,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 107–113, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i2.3912.
[11] S. Nanda, D. Mualfah, and D. A. Fitri, “Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Terhadap Layanan Streaming Mola Menggunakan Algoritma Random Forest,” no. x, pp. 210– 219, 2022.
[12] K. Di, Y. Tentang, I. Afdhal, R. Kurniawan, I. Iskandar, and R. Salambue, “Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Analisis Sentimen,” vol. 5, no. 1, pp. 122–130, 2022.
[13] F. Fauzi et al. , “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA YOUTUBE TERHADAP PROGRAM VAKSIN COVID- 19,” pp. 141–148, 2021.
[14] H. Setiawan and E. Utami, “Analisis Sentimen Twitter Kuliah Online Pasca Covid-19 Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes,” vol. 5, no. 1, pp. 43–51, 2021.
[15] A. Sentimen, S. Pekerja, and P. Tolak, “PADA MEDIA SOSIAL YOUTUBE MENGGUNAKAN ALGORITMA,” no. 02, pp. 99–105.
[16] M. Svm and D. A. N. Nbc, “PERBANDINGAN HASIL KLASIFIKASI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN METODE SVM DAN NBC 1 Marthin Luter Laia, 2 Yudi Setyawan,” vol. 05, no. 2, pp. 51–61, 2020.
[17] F. D. Marleny et al. , “KLASIFIKASI DAN ANALISIS DATASET KOMENTAR VIDEO YOUTUBE MENGGUNAKAN SUPERVISED LEARNING CLASSIFICATION AND ANALYSIS OF YOUTUBE VIDEO COMENT DATASET USING SUPERVISED LEARNING,” pp. 2–6, 2021, doi: 10.47002/seminastika.v3i1.232. [18] J. I. Polinema et al. , “IMPLEMENTASI SENTIMEN
ANALISIS KOMENTAR CHANNEL VIDEO
PELAYANAN

## PEMERINTAH
DI YOUTUBE MENGGUNAKAN,” pp. 209–213, 2012. [19] P. Morgan, B. Show, and N. Media, “ANALISIS
SENTIMEN PENGGUNA YOUTUBE TERHADAP TAYANGAN # MATANAJWAMENANTITERAWAN
DENGAN METODE NAÏVE BAYES SENTIMENT
ANALYSIS OF USER COMMENTS ON YOUTUBE VIDEO # MATANAJWAMENANTITERAWAN WITH NAIVE BAYES CLASSIFIER METHOD,” vol. 5, no. 1, pp. 1–6, 2022, doi: 10.33387/jiko.
[20] N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, and W. Gata, “ANALISIS SENTIMEN ZOOM CLOUD MEETINGS DI PLAY STORE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE,” vol. 5, no. 2, pp. 293– 298, 2020.
[21] F. S. Pattiiha, “Perbandingan Metode K-NN , Naïve Bayes , Decision Tree untuk Analisis Sentimen Tweet Twitter Terkait Opini Terhadap PT PAL Indonesia,” vol. 9, no. 2, pp. 506–514, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4016.
[22] C. Churn and M. Kombinasi, “Penanganan Ketidakseimbangan Data pada Prediksi,” vol. 6, no. 1, pp. 31–37, 2021.
[23] M. H. Syafa’at, E. R. Setyaningsih, and Y. Kristian, “Svm Untuk Sentiment Analysis Calon Kepala Daerah Berdasar Data Komentar Video Debat Pilkada Di Youtube,” ANTIVIRUS J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 262–276, 2021.
[24] C. C. Aggarwal, Data Classification . 2015. Data Clustering Algorithms and Aplications. International Standard Book Number-13: 978-1-4665-5821-2 (Hardback).