Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering

## ANALISIS SENTIMENT KOMENTAR VIDEO YOUTUBE “EPIC RAP BATTLE OF PRESIDENCY 2024” MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES & SVM
Rafif Dhia Yusrana 1) , Gavin Berylian Josepto 2) , Marvin Donald Richardo Aronggear 3) , Viktor Handrianus Pranatawijaya 4) , Ressa Priskila 5) . 1,2,3,4,5 ,Teknik Informatika, Universitas Palangka Raya email: 1 rafif0856@gmail.com, 2 gavinberylian18@gmail.com, 3 marvinaronggear01@gmail.com,
4 viktorhp@it.upr.ac.id, 5 ressa@it.upr.ac.id

## Abstract
Sentiment analysis of YouTube video recordings has become important in this increasingly technologically  advanced  era  to  understand  users'  reactions  and  opinions  on  various topics,  including  politics.  Rapfight  videos,  especially  those  related  to  the  presid ential election, are one type of content that often attracts attention. This research uses the Naïve Bayes  algorithm  to  assess  the  sentiment  of  comments  on  the  video  "Epic  Rap  Battle  of Presidency  2024"  on  the  YouTube  site.  The  algorithms  used  in  this  research  are  Naïve Bayes  Classifier  and  Support  Vector  Machine  (SVM).  There  are  five  processes  in  this research,  namely  collecting  YouTube  comment  data,  preprocessing,  labeling, classification,  implementation  and  testing.  From  3650  comment  data  on  YouTube regarding  the  video  "Epic  Rap  Battle  of  Presidency  2024"  based  on  the  results  of  the analysis, it was found that 31% of the comments were positive, 7% of the comments were negative  and  62%  of  the  comments  were  neutral.  The  accuracy  results  using  the  Naïve Bayes Classifier algorithm were 84.82% and the accuracy results using the Support Vector Machine (SVM) algorithm got the best results at 93.3%.
Keywords: You Tube Maximum, rapfight, Epic Rap Battle of Presidency 2024, Naïve Bayes, Support Vector Machine(SVM)

## 1. PENDAHULUAN
Zaman Sekarang ditandai dengan  kemajuan teknologi informasi yang dimana memungkinkan  konektivitas  yang  luas  di seluruh  dunia.  Segala  sesuatu  didunia  dapat terhubung dengan mudah memanfaatkan teknologi  informasi  yang  berkembang  pesat, sehingga  kehidupan  sehari-hari  terasa  lebih cepat, jarak terasa lebih pendek, segala hal terasa lebih  mudah[1].  Bukan  hanya  itu  saja,  Terdapat dampak  positif  dari  adanya  kemajuan  teknologi informasi  ini,  Dampak  positif  dari    teknologi
informasi    adalah    contoh    dapat  melakukan komunikasi  jarak  jauh,  dapat  melakukan pencarian  informasi  dengan    mudah[2]. Namun  dampak  negatifnya  juga  tidak  bisa diabaikan.  Salah  satu  dampak  negatif  yang terjadi  adalah  munculnya  hate  speech  atau ujaran kebencian[3]. Hate speech adalah suatu tindakan yang dilakukan seseorang atau lebih dalam  bentuk  hasutan,  provokasi  maupun hinaan  kepada  orang  lain  dalam  beberapa aspek seperti suku, agama, ras, gender, warna kulit,  cacat,  orientasi  seksual,  dan  masih banyak lagi[4]. Di era digital ini, hate speech
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
semakin  mudah  tersebar  dan  dilontarkan  melalui berbagai media, termasuk situs penyedia layanan streaming  video  seperti  YouTube.  YouTube adalah  sebuah  situs  website  media  sharing  video online  terbesar  dan  paling  populer  di  dunia internet.  Saat  ini  pengguna  youtube  tersebar  di seluruh  dunia  dari  berbagai  kalangan  usia,  dari tingkat  anak-anak  sampai  dewasa[5].  YouTube menyediakan fitur komentar agar dapat dilakukannya komunikasi dua arah atau lebih oleh sesama pengguna. Namun, fitur kolom komentar juga  seringkali  digunakan  sebagai  tempat  terjadi perilaku  hate  speech  atau  cyberbullying[6]. Pengguna seringkali menggunakan kolom komentar  untuk  menyampaikan  pendapat  yang berlebihan, merendahkan, atau bahkan merugikan orang lain.
Penelitian  sebelumnya  telah  mengungkap sejumlah  masalah  dalam  analisis  sentimen komentar  YouTube,  seperti  keterbatasan  kamus sentimen,  kesulitan  dalam  memberi  label  pada komentar  dengan  benar,  dan  kesulitan  dalam mencapai  kinerja  klasifikasi  yang  memadai. Meskipun demikian, sejumlah penelitian menunjukkan  bahwa  menggabungkan  kamus sentimen  dan  teknik  algoritma  klasifikasi  dapat meningkatkan efektivitas deteksi sentimen pengguna  dari  komentar  YouTube.  Algoritma Naive  Bayes  merupakan  salah  satu  yang  dapat digunakan  untuk  klasifikasi  teks  dengan  akurasi yang lumayan tinggi  yaitu  sebesar  89%[7]. Lalu algoritma support vector machine(SVM) memiliki nilai  AUC  yang  lebih  baik  daripada  naive bayes[8].  Penelitian  ini  mencoba  menerapkan teknik  ini  dalam  mengidentifikasi  sentimen komentar  pada  video  YouTube,  khususnya  pada konten  "Epic  Rap  Battle  of  Presidency  2024", dengan  tetap  mempertimbangkan  potensi  dan manfaat  algoritma  Naive  Bayes  dan  algoritma support vector machine(SVM).
Lalu Membandingkan kemudian mencari tahu apakah  sebagian  besar  komentarnya  positif  atau negatif  dan  menilai  keakuratan  klasifikasi  adalah tujuan  utamanya.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini merupakan langkah awal untuk memahami  opini publik  terhadap  konten  politik  yang  disajikan secara imajinatif, seperti rapfight di YouTube.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah proses memahami dan mengolah  data  tekstual  secara  otomatis  untuk
mendapatkan  informasi.  Analisis  sentimen dilakukan  untuk  mendeteksi  opini  terhadap suatu  subjek  dan  objek  (misalnya  individu, organisasi  ataupun  produk)  dalam  sebuah kumpulan data[9].

## 2.2. Youtube
YouTube adalah platform media sosial yang memuat online video atau didalam YouTube terdapat    berbagai    macam    video    yang disimpan    di    dalam    penyimpanan    online yang    berupa  platform  YouTube,    sehingga video    tersebut    dapat    dilihat    dan    diakses oleh    siapapun    dan  dimanapun    asalkan terdapat  akses  ke  internet[10].

## 2.3.  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  Support Vector Machine
Algoritma  naïve  bayes  adalah    algoritma pembelajaran mesin untuk masalah klasifikasi  yang  terutama  digunakan  untuk klasifikasi  teks  yang  melibatkan  kumpulan data  pelatihan  berdimensi  tinggi,  Secara singkat  algoritma   naïve  bayes  classification adalah    pengklasifikasi  kumpulan  data statistikayang  mana  untuk  memprediksi semua  probabilitas  tiap    anggota  suatu class[11]. kemudian Support Vector Machine merupakan sistem pembelajaran yang menggunakan hipotesis berupa fungsi-fungsi linear  dalam  sebuah  fitur  yang  berdimensi tinggi  dan  dilatih  dengan  menggunakan algoritma  pembelajaran  yang  didasarkan dengan teori optimasi[12].
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan untuk  melakukan  analisa  dengan  algoritma Naive  Bayes  dan  Support  Vector  Machine seperti penelitian dari[13]. yang mendapatkan hasil akurasi dengan menggunakan algoritma naive  bayes  classifier  sebesar  78,96%,  dan menggunakan  algoritma  Support  Vector Machine  yang  mendapatkan  hasil  akurasi sebesar  75,29%.  Penelitian  lainnya  yaitu dari[14].  yang  mendapatkan  hasil  akurasi dengan menggunakan algoritma Naive Bayes classifier sebesar 78,65%, dan menggunakan algoritma Support Vector Machine mendapatkan hasil akurasi sebesar 91,66%.

## 3. METODE PENELITIAN
Bagian  Metode  penelitian  disini  disebut sebagai  tahapan  pengerjaan  yang  dilakukan peneliti  supaya  tersusun  dengan  baik[15]. Berikut gambar tahapannya;
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering

## Gambar 1. Tahapan Metode

## 3.1. Pengumpulan Data Komentar Youtube
Tahap ini diperlukan pengumpulan data agar menganalisa  dan  memperoleh  data  serta informasi yang berhubungan terhadap penelitian[15].  Tahap  pertama  yaitu  crawling yaitu mengumpulkan 3650 Data komentar pada video  "Epic  Rap  Battle  of  Presidency  2024"  di platform  YouTube  dikumpulkan  menggunakan YouTube Data API atau teknik web scraping.

## 3.2. Preprocessing
Preprocessing  pada  data  untuk  membersihkan dan  mempersiapkannya  sebelum  perhitungan, Setelah  data  komentar  terkumpul,  dilakukan tahap  preprocessing  untuk  membersihkan  data dari  noise  dan  informasi  yang  tidak  relevan. Preprocessing meliputi langkah-langkah seperti cleaning,  tokenisasi,  stopwords,  normalisasi, dan stemming. Berikut contoh tahap preprocessing  data  dapat  di  lihat  pada  gambar dibawah:

## Gambar 2. Tahapan Preprocessing

## 3.3. Labelling
Tahap selanjutnya yaitu labelling, menggunakan NLP Vader_lexicon yang
bertujuan  memberikan  skor  awal  yang nantinya  akan  menentukan  positif  atau negatifnya suatu komentar.  Proses labelling adalah proses memberikan label pada setiap kalimat.  Tahap  labelling  dilakukan  dengan melakukan perhitungan frekuensi kata yang muncul  untuk  diberi  label  positif  atau negatif[16].  Melakukan  pelabelan  kalimat atau  emoticon  positif,  dan  negatif  sebagai dataset  latih.  Setelah  mengetahui  pola  kata positif  dan  negatif,  kemudian  menerapkan data set latih ke dataset uji dari live record di komentar  youtube[1].  Berikut  contoh  tahap Labelling  komentar  dapat  dilihat  pada gambar dibawah.
Gambar 3. Tahapan Labelling Setelah  tahap  labelling,  dilanjutkan  dengan tahap  balanced  distribution  yang  bertujuan untuk  membagi  data  dengan  klasifikasi positif,  negative,  dan  netral.  Data  awal dibagi  menjadi  dua  set,  yaitu  (X_train, y_train) yang merupakan data latih, kemudian  (X_test,  y_test)  yang  merupakan data uji.

## 3.4. Klasifikasi
Pada tahap klasifikasi ini dilanjutkan dengan menggunakan metode algoritma naïve bayes dan  Support    vector  machine(SVM).  Data yang  sebelumnya  telah  melewati  beberapa proses  yaitu  proses  crawling  dan  labelling selanjutnya  akan  diproses  menggunkan naïve  bayes  dan  SVM.  Naïve  bayes dikembangkan  oleh    Reverend    Thomas Bayes  pada  abad  18-an.  Naïve  bayes  juga dikenal    sebagai    pengklasifikasian    yang dapat    diandalkan    dan    digunakan    untuk memprediksi suatu class[17]. Diperkenalkan oleh Vapnik pada tahun 1992 bersama  rekannya  Bernhard  Boser  dan
Isabelle Guyon. SVM merupakan algoritma yang bekerja menggunakan pemetaan nonlinier untuk mengubah data pelatihan asli ke dimensi yang lebih tinggi. Dalam hal ini dimensi  baru,  akan  mencari  hyperplane untuk memisahkan secara linier dan dengan pemetaan  nonlinier  yang  tepat  ke  dimensi
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
lebih  tinggi,  data  dari  dua  kelas  selalu  dapat dipisahkan dengan hyperplane tersebut[18].

## 3.5. Implementasi & Pengujian
Selanjutnya pada tahap ini dilakukan dengan menggunakan  Bahasa  pemrograman  python yang  akan  dijalankan  pada  platfrom  google collabs.  Tahap  ini  bertujuan  untuk  proses dilakukannya crawling, preprocessing, TF-IDF, yang  merupakan  identifikasi  dari  metode  naïve bayes  dan  metode  SVM  yang  telah  berhasil dibentuk  menggunakan  Confusion  matrix  yang menghitung accuracy, precission, dan F1.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  processing  data,  telah  dilakukan analisis terhadap komentar yang ditulis oleh penonton pada  pada  video  youtube  "Epic  Rap  Battle  of Presidency 2024". Komentar tersebut telah dikelompokkan menjadi 3 jenis komentar yang telah di  labelling  yaitu  komentar  positif,  negative,  dan netral. Dari  3650  komentar  ditemukan  bahwa 31% komentar  positif,  7%  komentar  negative,  62% komentar  netral,  bisa  dilihat  pada  gambar  dibawah ini.
Gambar 4. Data komentar yang telah dilabelling
Pada  analisis  sentiment  ini  dilakukan  2 metode. Metode yang pertama yaitu menggunkan metode  naïve  bayes,  Metode  kedua  yaitu menggunakan metode
Support Vector Machine(SVM). Berikut tabelnya; Tabel 1. Tabel Metode Naive Bayes Naïve Bayes Acuraccy 84,82% Precission 85,07% Recall 84,82% F1-Score 82,45%
Tabel 2. Tabel Metode Support Vector Machine Support Vector Machine Acuraccy 93,3% Precission 93,17% Recall 93,3% F1-Score 93,18%
Berdasarkan  pada  dua  metode  yang  telah dilakukan sebelumnya, kedua metode tersebut menghasilkan accuracy yang palin besar yaitu 93,3%  yang  mana  yang  paling  besar  adalah accuracy metode Support Vector Machine(SVM)  dibandingkan  dengan  metode Naïve Bayes. Berikut gambarnya
Gambar 5. Metode Naive Bayes

## Gambar 6. Metode SVM

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  Dalam  Analisis  sentimen komentar  video  "EPIC  RAP  BATTLE  OF PRESIDENCY 2024" di Youtube menunjukkan  bahwa  mayoritas  komentar memiliki  sentimen  netral  (62%),  diikuti dengan  positive  (31%)  dan  negatif  (7%). Algoritma  SVM  terbukti  lebih  efektif  dalam klasifikasi  sentimen  dibandingkan  Naïve
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Bayes, dengan tingkat akurasi 93,3% dibandingkan 84,82%. Penelitian ini menunjukkan bahwa  sentimen  netral  mendominasi  persepsi publik  terhadap  video  tersebut.  Algoritma  SVM dapat  menjadi  pilihan  yang  lebih  baik  untuk analisis sentimen dalam konteks ini..

## 6. REFERENSI
[1] A.  Rahman, F. Rahmat,  M.  Y.  Fariqi,  and S.  Adi,  “Metode  Naive  Bayes  untuk Menganalisis  Akurasi  Sentimen  Komentar di  Youtube,”  2020.  [Online].  Available: http://bit.ly/2u802Pe
[2] B. Jie, E. Eric, D. Mervyn, V. Anggrianto, K. Kelvin, and C. Gabriella, “Pemanfaatan Dan  Dampak  Penggunaan  Teknologi Informasi Pada Bidang Sosial,” J. Inf. Syst. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 392–397, 2023.
[3] N. Rahmad, D. Setiyawan, D. Novita, R. D. Prasojo, and P. Hukum, “Jurnal
SUTASOMA  |  37  Tingkat  Pemahaman
Masyarakat Terhadap Tindak Pidana (Hate Speech,  Hoax)  Dalam  Undang-Undang
Informasi Dan Transaksi Elektronik Didesa Pekuncen  Kec. Sempor.” [Online].
Available: https://s.id/jurnalsutasoma [4] C.  Oktiawan,  “YURIDIS  TINDAK PIDANA UJARAN KEBENCIAN DALAM MEDIA SOSIAL.”
[5] M.  Arham,  “Efektivitas  penggunaan youtube  sebagai  media  pembelajaran,” Acad. Educ. , vol. 1, no. 1, pp. 1–13, 2020.
[6] A.  A.  Ratnadewati,  “CYBERBULLYING SEBAGAI PELANGGARAN ETIKA KOMUNIKASI  DI  MEDIA  SOSIAL (ANALISIS KUANTITATIF PADA KOLOM KOMENTAR CHANNEL
YOUTUBE RICIS OFFICIAL),” 2022.
[7] M.  Alhajji,  A.  Al  Khalifah,  M.  Aljubran, and M. Alkhalifah, “Sentiment analysis of tweets in Saudi Arabia regarding governmental  preventive  measures  to contain COVID-19,” 2020.
[8] K. Fithriasari, R. W. Mayasari, N. Iriawan, and W. S. Winahju, “Surabaya Government Performance  Evaluation  using  Tweet Analysis,” MATEMATIKA ,  pp.  31–42, 2020.
[9] D.  Alita  and  A.  R.  Isnain,  “Pendeteksian Sarkasme  pada  Proses  Analisis  Sentimen Menggunakan  Random  Forest  Classifier,”
J. Komputasi , vol. 8, no. 2, pp. 50–58, 2020.
[10] R.  P.  Tutiasri,  N.  K.  Laminto,  and  K. Nazri,  “Pemanfaatan  youtube  sebagai media pembelajaran bagi mahasiswa di tengah pandemi covid-19,” J.
Komunikasi,  Masy.  dan  Keamanan ,
vol. 2, no. 2, 2020. [11] A.  Ridwan,  “Penerapan  Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit  Diabetes  Mellitus,” J. SISKOM-KB  (Sistem  Komput.  dan
Kecerdasan Buatan) , vol. 4, no. 1, pp. 15–21, 2020.
[12] A.  Rahman  Isnain,  A.  Indra  Sakti,  D. Alita, and N. Satya Marga, “SENTIMEN  ANALISIS  PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN LOCKDOWN PEMERINTAH JAKARTA MENGGUNAKAN
ALGORITMA  SVM,” JDMSI ,  vol.  2, no.  1,  pp.  31–37,  2021,  [Online]. Available: https://t.co/NfhnfMjtXw
[13] M. H. Asnawi, “Perbandingan Algoritma  Naïve  Bayes,  K-NN,  dan SVM dalam Pengklasifikasian Sentimen Media Sosial”, doi:
10.1234/pns.v10i.85.
[14] T.  Aura  Azzahra et  al. ,  “JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Perbandingan Efektivitas  Naïve  Bayes  dan  SVM dalam Menganalisis Sentimen Kebencanaan  di  Youtube,”  2024,  doi: 10.30865/mib.v8i1.7186.
[15] D.  Mualfah,  R.  Gunawan,  and  D.  M. Suratno, “Analisis Sentimen Komentar
YouTube  TvOne  Tentang  Ustadz Abdul Somad Dideportasi Dari
Singapura  Menggunakan  Algoritma SVM,” J. FASILKOM , vol. 13, no. 01, pp. 72–80, 2023.
[16] M.  Hudha,  E.  Supriyati,  and  T. Listyorini,  “ANALISIS  SENTIMEN
PENGGUNA YOUTUBE
TERHADAP
TAYANGAN# MATANAJWAMENANTITERAWA
N  DENGAN  METODE  NAÃ  VE BAYES CLASSIFIER,” JIKO  (Jurnal Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  5,  no.  1, pp. 1–6, 2022.
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
[17] E. F. Saputra and M. R. Pribadi, “Analisis
Sentimen  Komentar  Pada  Kanal  Youtube The Lazy Monday Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” in MDP  Student Conference , 2023, vol. 2, no. 1, pp. 17–23.
[18] L.  Lumbaa,  “Implementasi  Metode  SVM dan  Gardiant  Boost  Dalam  Kalsifikasi Bahasa  Daerah,” JATISI  (Jurnal  Tek.
Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol. 9, no.  2, pp. 908–915, 2022.
[19] Endar Setyoroso, & Ismail. (2023). DESAIN
UI/UX SISTEM INFORMASI MANAJEMEN MASYARAKAT TINGKAT RT BERBASIS WEB UNTUK MEMINIMALISIR MASALAH SOSIAL. J-ENSITEC  (Journal  of  Engineering  and
Sustainable Technology), 10(01), 883–891.