Sentimen Analisis Masyarakat Tentang Penetapan Hari Raya Idul Adha Tahun 2023 Pada Video Youtube Menggunakan Algoritma Random Forest dan Support Vector Machine
Rahmad Firdaus 1 , Rafiq Al Hariri 2 , Hasanatul Fu’adah Amran 3
1,2,3 Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau
1 rahmadfirdaus@umri.ac.id , 2 180401139@student.umri.ac.id , 3 hasanatul@umri.ac.id

## Abstract
The  interaction  of  society  on  social  media  is  reflected  through  the  responses  given  in the  comment  section  as  feedback  on various  activities  or  phenomena  that  are  happening,  whether  in  the  form  of  text,  images,  or  videos.  One  example  is  the comments  appearing  on  YouTube  videos  regarding  the  determination  of  Eid  al-Adha.  From  the  various  responses  in  the comment section, there is information in the form of unstructured data. These comment data can be processed and analyzed by applying sentiment analysis using a classification approach. This study uses the Random Forest and Support Vector Machine algorithms to analyze the comment data. A total of 1049 comment data were obtained from 13 videos used in this study. This data is then divided into training and testing data with various percentage divisions, namely 60:40, 70:30, 80:20, and 90:10. The  test  results  show  that  the  Support  Vector  Machine  algorithm  achieves  an  accuracy  of  96%,  while  the  Random  Forest algorithm  achieves  an  accuracy  of  94%.  This  indicates  that  the  Support  Vector  Machine  algorithm  is  better  at  classifying comments on videos, especially in the case of the determination of Eid al-Adha in 2023.
Keywords: sentiment analysis, idul adha, youtube, random forest, SVM

## Abstrak
Interaksi masyarakat di media sosial terlihat dari tanggapan yang diberikan pada kolom komentar sebagai umpan balik dari setiap kegiatan atau fenomena yang sedang terjadi. Mulai dari status yang berupa teks, gambar maupun video. Salah satunya adalah komentar pada video youtube tentang penetapan hari raya Idul Adha. Dari berbagai tanggapan pada kolom komentar tersebut diperoleh sebuah informasi  dalam bentuk data tidak terstruktur. Data komentar tersebut dapat diolah dan dianalisis dengan menerapkan analisis sentimen menggunakan pendekatan klasifikasi. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest dan Support Vector Machine. Penelitian ini menggunakan 1049 data komentar yang diperoleh dari 13 video. Penelitian ini menggunakan data training dan testing dengan presentase 60:40 70:30, 80:20, dan 90:10. Menghasilkan hasil pengujian  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  mendapatkan  akurasi  sebesar  96%,  algoritma  Random  Forest mendapatkan akurasi 94%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine lebih baik  digunakan untuk mengklasifikasi komentar pada video terutama dalam kasus penetapan hari raya Idul Adha pada tahun 2023.
Kata kunci: analisis sentimen, idul adha, youtube, random forest, SVM
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Saat  ini,  platform  media  sosial  telah  menjadi  sarana komunikasi  yang  amat  diminati  di  antara  pengguna internet  di  Indonesia.  Media  sosial  menjadi  wadah untuk  menyampaikan  pendapat  dan  berekspresi mengenai  berbagai  topik,  seperti  halnya youTube [1]. YouTube  merupakan  sebuah platform media  sosial yang  menampilkan  beragam  video  dengan  durasi tertentu,  dibuat  oleh  para  pembuat  konten  (yang dikenal  sebagai youTubers )  dengan  berbagai  jenis kreativitas.  Tingginya  minat  masyarakat  dalam menggunakan  youTube  telah  membuat platform ini semakin  diminati  oleh  berbagai  kalangan. youTube menempati posisi teratas sebagai platform media sosial yang  paling  populer  di  Indonesia.  Sebagai  salah  satu platform streaming video terkemuka di dunia, youtube menawarkan  berbagai  macam  konten  hiburan  dan pendidikan.  Selain  itu, youtube juga  dimanfaatkan sebagai  media  untuk  menyebarkan  berita  dan informasi.  [2].  Berita  terbaru  mengenai  perbedaan dalam  penentuan  hari  raya  Idul  Adha  tahun  2023
menjadi  topik  kontroversial  di  kalangan  para  ulama. Perbedaan ini kadang-kadang memicu ketegangan dan gangguan terhadap hubungan keislaman yang harmonis.  Fenomena  perbedaan  seperti  ini  memang umum  terjadi  di  Indonesia,  di  mana  Muhammadiyah cenderung  memilih  metode  hisab  sebagai  acuan, sementara  Nahdlatul  Ulama  lebih  condong  kepada metode  rukyatul  hilal.  Pemerintah  telah  berusaha menyatukan  kedua  pandangan  ini  melalui  metode imkanurrukyah. Meskipun telah diadakan sidang Isbat yang  dihadiri  oleh  semua  pihak  terkait,  termasuk organisasi  Islam,  untuk  memfasilitasi  kesatuan pendapat,  namun  perbedaan  dalam  penentuan  tetap muncul,  dengan  setiap  organisasi  tetap  mengeluarkan keputusan  sesuai  pandangannya  masing-masing  [3]. Salah  satu  cara  untuk  melihat  tanggapan  masyarakat terhadap  perbedaan  tersebut  adalah  melalui  kolom komentar  di  video youtube .  Di  sana,  kita  dapat menemukan  beragam  pendapat,  baik  yang  positif maupun  negatif,  yang  mencerminkan  respons  yang beragam.  Semakin  banyak  komentar  yang  muncul,
semakin  banyak  pula  pengguna  yang  berinteraksi. Namun,  situasi  ini  juga  dapat  menimbulkan  interaksi yang  tidak  terduga,  karena  setiap  individu  memiliki sudut  pandang  dan  pengalaman  yang  berbeda-beda. [4]. Analisis sentimen adalah proses untuk memahami data  teks  dengan  mengelompokkan  pendapat  menjadi ulasan  positif  dan  negatif.  Ini  merupakan  bagian  dari text  mining  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi pendapat  atau  kecenderungan  opini  seseorang  atau kelompok terhadap suatu masalah atau objek. Analisis sentimen, atau opinion mining, melibatkan pemahaman,  ekstraksi,  dan  pengolahan  otomatis  data teks  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  sentimen yang  terdapat  dalam  suatu  kalimat  opini  [5]. Text mining adalah  analisis  teks  yang  memanfaatkan dokumen  sebagai  sumber  data,  dengan  tujuan mengidentifikasi kata-kata yang merepresentasikan isi dokumen  tersebut.  Hal  ini  memungkinkan  untuk melakukan  analisis  keterhubungan,  keterkaitan,  dan klasifikasi  antar  dokumen.  Teknik  ini  merupakan variasi  dari  data  mining  yang  bertujuan  untuk menemukan  pola  menarik  dari  kumpulan  data  teks besar. Salah satu aplikasi utamanya adalah klasifikasi, di  mana  text  mining  dapat  digunakan  untuk mengkategorikan  dokumen  berdasarkan  pola-pola yang terdapat di dalamnya [5]. Random Forest adalah salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  telah  banyak digunakan  untuk  menganalisis  polaritas  komentar pelanggan  secara  otomatis.  Algoritma  ini  merupakan teknik  pembelajaran  ensemble  yang  berbasis  pada algoritma Decision Tree (Pohon Keputusan), di mana terdiri  dari  beberapa  pohon  keputusan  sebagai classifier .  Kelas  yang  ditentukan  dalam  proses klasifikasi  diambil  dari  keputusan  mayoritas  yang dihasilkan  oleh  pohon-pohon  keputusan  yang  ada. Melalui  proses voting keputusan  dari  berbagai  pohon keputusan, Random  Forest mampu  meningkatkan akurasi klasifikasinya. Dikarenakan performa kumpulan  pohon  keputusan  yang  dikombinasikan, Random  Forest  dikenal  sebagai  salah  satu  algoritma klasifikasi  dengan  tingkat  akurasi  yang  baik . [6]. Support Vector Machine (SVM) adalah teknik machine learning yang populer untuk pengklasifikasi teks, dan sering  kali  menunjukkan  performa  yang  baik  di berbagai  domain.  SVM  mampu  mengidentifikasi hyperplane yang memisahkan dua kelas yang berbeda dengan  optimal.  Hal  ini  dilakukan  dengan  mencari garis pembatas ( decision boundary ) yang memisahkan antara  dua  kelas  tersebut.  SVM  mencari  nilai hyperplane dengan memanfaatkan support vector dan nilai  margin. Support  vector adalah  titik  data  yang paling  dekat  dengan  hyperplane,  sedangkan  margin adalah  jarak  antara  hyperplane  dan support  vector . Dengan memaksimalkan margin, SVM dapat menemukan hyperplane yang optimal untuk memisahkan  kelas-kelas  tersebut [7].  Terdapat beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  para peneliti  sebelumnya  dengan  judul  Analisis  Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support
Vector Machine oleh [7]. Didapatkan hasil bahwa pada pengujian  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  ada  pada pengujian  dengan  menggunakan  model  algoritma Random Forest dengan jumlah akurasi sebesar 97,16% serta  nilai  AUC  0,996  kemudian  disusul  algoritma Support  Vector  Machine  yang  menghasilkan  akurasi sebesar  96,01%  dengan  niali  AUC  sebesar  0,543  dan nilai akurasi terendah ada pada pengujian menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dengan  nilai akurasi sebesar 94,16% serta nilai AUC sebesar 0,999. Penelitian  lain  dengan  judul  Perbandingan  Metode Random  Forest dan Support  Vector  Machine Pada Analisis  Sentimen Twitter oleh  [8].  Hasil  klasifikasi menunjukkan  bahwa  algoritma  Random  Forest memperoleh  nilai  akurasi  sebesar  94%,  sedangkan algoritma Support Vector Machine (SVM) mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  93%.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  dan membandingkan  performa  antara  algoritma  Random Forest dan Support Vector Machine dalam mengklasifikasi sentimen masyarakat terhadap video di YouTube yang berkaitan dengan penetapan Hari Raya Idul Adha tahun 2023.

## 2. Metode Penelitian
Berikut tahapan-tahapan yang dilakukan pada penelitian ini :
Gambar 1. Metode Penelitian
2.1. Pengumpulan Data ( Dataset )
Tahapan pengumpulan data dimulai dengan menggunakan  teknik Scraping untuk  mengambil  data dari video-video  youtube. Data ini biasanya disimpan dalam  format  file  JSON.  Selanjutnya,  file  JSON tersebut  dikonversi  menjadi  format  Excel  untuk kemudian diolah lebih lanjut.
Setelah  itu,  data  komentar  dari  berbagai  video digabungkan  menjadi  satu  file.  Dalam  proses penggabungan  ini,  beberapa  kolom  yang  dianggap tidak diperlukan dapat dihapus untuk menyederhanakan struktur data. Setelah tahap tersebut selesai,  file  tersebut  dikonversi  menjadi  format  CSV, yang merupakan format yang umum digunakan untuk menyimpan data tabular.
2.2. Pemrosesan Data (Data Preprocessing )
Proses preprocessing data merupakan proses mengubah  suatu  dokumen  yang  tidak  terstruktur menjadi menjadi data yang terstruktur untuk kebutuhan analisis agar tidak mengurangi performa dan pola data yang  sesuai  dengan  kebutuhan  sistem.  Terdapat beberapa tahapan yang dilalui pada tahapan ini :
Pertama,  tahapan case  folding merupakan  tahapan mengkonversikan  keseluruhan  teks  menjadi  bentuk standar,  yaitu  huruf  kecil.  Jadi,  pada  tahapan  ini dilakukan untuk membuat kalimat menjadi huruf kecil semua.
Kedua, tahapan cleansing dilakukan untuk penghapusan karakter dalam string yang bukan bagian dari  alfabet  dan  tidak  memiliki  arti  tertentu  guna mengurangi  karakter  yang  tidak  dibutuhkan.  Jadi, tahapan  ini  dilakukan  untuk  membersihkan  kalimat yang memiliki angka, hastag, emoji, link, tanda baca, dan lain sebagainya.
Ketiga,  tahapan tokenize pada  data  teks  merupakan tahap untuk memecah sekumpulan kalimat atau string menjadi potongan karakter atau kata.
Keempat,  melakukan  normalisasi  dengan  cara mengubah  kalimat  teks  menjadi  teks  yang  secara lengkap menampilkan cara pengucapannya.
Kelima,  melakukan stopword yaitu  kata  umum  yang biasanya  muncul  dalam  jumlah  besar  dan  dianggap tidak  perlu.  Seperti  kata  konjungsi  “yang”,  “dan”, “dari”, “di”.
Keenam,  tahapan stemming merupakan  proses menghilangkan  kata  yang  memiliki  imbuhan  sesuai dengan KBBI sehingga membentuk suatu kata menjadi kata dasar.
2.3. Pelabelan Data ( Labelling )
Tahapan pelabelan data dilakukan untuk membedakan ulasan  yang  mengandung  nilai  positif  dan  negatif. Ulasan  positif  dilambangkan  dengan  angka  1  dan ulasan negatif dilambangkan dengan angka -1.
2.4. Pembobotan Kata (TF-IDF)
Tahapan pembobotan kata dilakukan dengan menghitung  berapa  banyak  frekuensi  kemunculan setiap kata didalam dokumen, IDF ( word ) adalah nilai IDF  dari  setiap  kata  yang  akan  di  cari,  TF  adalah jumlah  keseluruhan  dokumen  yang  ada,  DF  adalah jumlah kemuculan kata pada semua dokumen.

## 2.5. SMOTE
Teknik  Smote  digunakan  untuk  mencegah  terjadi nya imbalance data terhadap dataset, sehingga mempengaruhi hasil dari akurasi, maka pada penelitian ini menggunakan teknik Smote untuk menyeimbangkan dataset dari  hasil accuration , precision , recall dan F1- score .
2.6. Pembagian Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembagian  data training dan testing .  Data testing adalah  data  yang  gunakan untuk  melatih  algoritma  dalam  mencari  model  yang sesuai.  Data training adalah  untuk  menguji  performa dari model.
2.7. Proses Model
Proses  pemodelan  dengan  mengimplementasikan algortima Random  Forest dan  algoritma Support Vector Machine.

## 2.8. Hasil Pemodelan
Tahap  ini  bertujuan  untuk  memperlihatkan  hasil  dari model  algoritma Random  Forest dan Support  Vector Machine yang telah diperoleh dari proses sebelumnya.

## 2.9. Evaluasi Model
Tahapan ini dilakukan untuk menguji performa model dari  mesin  yang  telah  dibangun,  untuk  menghitung akurasi  dan  mengidentifikasi  klasifikasi  algoritma Random  Forest dan Support  Vector  Machine menggunakan confusion  matrix dengan  menghitung accuracy , precision , recall dan F1-Score.
Akurasi adalah seberapa baik model dapat melakukan klasifikasi  data  dengan  benar,  baik  itu  dalam menentukan kelas positif (true positive) maupun kelas negatif (true negative).
Accuracy = (TP+TN) (TP+FP+FN+TN) x 100%
(1)
Keterangan :
Tp = True Positive F 𝑝 = False Positive Tn = True Negative Fn = False Negative
Precision adalah ukuran yang menggambarkan tingkat keakuratan antara data yang diprediksi sebagai positif (positif  yang  diminta)  dengan  hasil  prediksi  yang diberikan oleh model.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP FP+TP x 100% (2)
Recall adalah  menggambarkan  keberhasilan  model dalam menemukan kembali sebuah informasi.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP FN+TP x 100%
(3)
F1- score adalah  perbandingan  rata-rata precision dan recall yang dibobotkan.
𝐹1 − s𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 x 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 x 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (4)

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengumpulan Data
Dataset  diperoleh  dari  komentar  video  tentang penetapan  hari  raya  Idul  Adha  tahun  2023  di  channel youtube tvOneNews, Muhammadiyah channel, Kompastv,  CNN  Indonesia,  Liputan6,  Metrotv, Kompas.com,  Harian  surya,  Tribun  jateng  dengan jumlah 13 video dan diperoleh dataset sebanyak 1049 data komentar.
Tabel 1. Menggabungkan Data Komentar Youtube No Text Time Author 1 Muhammadiyah pk metode  hisab,  itupun dibolehkan.  Artinya jauh2 sebelum kalender di cetak mereka sdh tau kapan idul  adha,  makanya dlm  kalender  tanggal dibikin  merah  yaitu tgl 29. 2 minggu yang lalu
@harnofadli9120 2 Klo gak  salah  ya  idul adha  itu  mengikuti jamaah  haji  nah  kan ibadah  haji  itu  di mekah  mekah  itu kan negara arab ya nah klo memerintah arab lebaran  tanggal  28 terus knpa di Indonesia  tanggal  29 apakah ada pelasanaan ibadah haji  selain  di  arab sehingga  pemerintah Indonesia bisa lebaran tangal 29 mohon pencerahanya. 2 minggu yang lalu @aldiwaeto 3 Seharusnya mentri agama itu  dipilih  dari kalangan muhammadiyah, karena mayoritas agama  di  indonesia islam  yang  berkiblat pada  makkah  arab saudi,  malah penjaga
gereja  di  pilih  jdi mentri  agama.  Yah salam 2 minggu yang lalu
@nuklir7277 …. ….
… …
1048 Bukankah mentaati pemerintah  dalam  hal yg  ma'ruf  itu  sebuah kewajiban... Dan  mendapat  dosa jika tidak mentaatinya,dan lihatlah mudorotnya... 3 minggu yang lalu @lintang.5166 1049 Urusan Agama, setiap kelompok punya 3 minggu @qomarzaen2078
Patokan masing2 brow, Muhammadiyah selalu bersama dengan  Mekkah,  Idul adha  ada  hari  arofah tgl 9  dan 10 solat idul adha brow,
yang lalu
3.2. Preprocessing Data
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  proses  pembersihan data  dengan  menghilangkan  karakter-karakter  yang tidak perlu dan duplikasi data.
Tahapan case  folding ini  dilakukan  untuk  membuat kalimat menjadi huruf kecil semua. Berikut hasil data yang sudah melalui tahapan ini :
Tabel 2. Hasil Tahapan Case Folding
Text Case Folding
M uhammadiyah  pk  metode hisab, itupun dibolehkan. A rtinya jauh2 sebelum kalender  di  cetak  mereka  sdh tau  kapan  idul  adha,  makanya dlm  kalender  tanggal  dibikin merah yaitu tgl 29. muhammadiyah  pk  metode hisab, itupun dibolehkan. artinya jauh2 sebelum kalender  di  cetak  mereka  sdh tau  kapan  idul  adha,  makanya dlm  kalender  tanggal  dibikin merah yaitu tgl 29.
Selanjutnya akan dilakukan tahapan cleaning dilakukan untuk membersihkan kalimat yang memiliki angka,  hastag,  emoji,  link,  tanda  baca,  dan  lain sebagainya. Berikut hasilnya :
Tabel 3. Hasil Tahapan Cleaning
Text Cleaning
Muhammadiyah  pk  metode hisab, itupun dibolehkan. Artinya jauh 2 sebelum kalender  di  cetak  mereka  sdh tau  kapan  idul  adha,  makanya dlm  kalender  tanggal  dibikin merah yaitu tgl 29 .
muhammadiyah  pk  metode hisab itupun dibolehkan artinya  jauh  sebelum kalender di cetak mereka sdh tau kapan idul adha makanya dlm kalender tanggal dibikin merah yaitu tgl
Selanjutnya akan dilakukan tahapan tokenize pada data teks  untuk  memecah  sekumpulan  kalimat  atau string menjadi potongan karakter atau kata. Berikut hasilnya:
Tabel 4. Hasil Tahapan Tokenize
Text Tokenize Muhammadiyah  pk  metode hisab, itupun dibolehkan.
Artinya jauh2 sebelum
kalender  di  cetak  mereka  sdh tau  kapan  idul  adha,  makanya dlm  kalender  tanggal  dibikin merah yaitu tgl 29. ['muhammadiyah', 'pk', 'metode', 'hisab', 'itupun', 'dibolehkan', 'artinya', 'jauh', 'sebelum', 'kalender', 'di', 'cetak', 'mereka', 'sdh', 'tau', 'kapan', 'idul', 'adha',
'makanya', 'dlm', 'kalender', 'tanggal', 'dibikin', 'merah', 'yaitu', 'tgl']
Tahapan normalisasi dilakukan mengubah teks kalimat menjadi teks yang secara lengkap memperlihatkan cara pengucapannya. Berikut hasilnya :
Tabel 5. Hasil Tahapan Normalisasi Text Normalisasi Muhammadiyah metode hisab,itupun dibolehkan. Artinya jauh2 sebelum kalender  di  cetak  mereka sdh tau  kapan  idul  adha,  makanya dlm kalender  tanggal  dibikin merah yaitu tgl 29.
['muhammadiyah', 'metode', 'hisab', 'itupun', 'dibolehkan', 'artinya', 'jauh', 'sebelum', 'kalender', 'di', 'cetak',
'mereka', 'sudah', 'tahu',
'kapan', 'idul', 'adha', 'makanya', 'dalam', 'kalender',
'tanggal', 'dibikin', 'merah', 'yaitu', 'tanggal']
Tahapan stopword merupakan  kata  umum  yang biasanya  muncul  dalam  jumlah  besar  dan  dianggap tidak memiliki makna. Seperti kata konjungsi “yang”, “dan”, “dari”, “di”. Berikut hasilnya :
Tabel 6. Hasil Tahapan Stopward
Text Stopward
Muhammadiyah metode hisab, itupun  dibolehkan. Artinya jauh2  sebelum kalender di cetak mereka  sdh tau kapan idul  adha, makanya    dlm kalender tanggal dibikin merah yaitu tgl 29.
['muhammadiyah',  'metode', 'hisab',  'itupun',  'dibolehkan', 'kalender', 'cetak', 'idul', 'adha', 'kalender',  'tanggal',  'dibikin',
'merah', 'tanggal']
Tahapan stemming merupakan  proses  menghilangkan kata  yang  memiliki  imbuhan  sesuai  dengan  KBBI sehingga  membentuk  suatu  kata  menjadi  kata  dasar. Berikut hasilnya :
Tabel 7. Hasil Tahapan Stemming
Text Stemming
Muhammadiyah metode hisab, itupun dibolehkan .  Artinya jauh2  sebelum  kalender  di cetak  mereka  sdh  tau  kapan idul  adha,  makanya    dlm kalender tanggal dibikin merah
yaitu tgl 29.
['muhammadiyah', 'metode', 'hisab',  'itu',  'boleh',  'kalender', 'cetak', 'idul', 'adha', 'kalender', 'tanggal', 'bikin', 'merah', 'tanggal'] 3.3. Labelling Data

## Tabel 8. Hasil Labeling Data
Text Count Sentimen
apa  iya  lari  dari  pemerintah  mati jahiliyah apa artinya religius tapi mati jahiliyah  mari  pikirkan  itu  sahal  bin abdillah altustari w h berkata patuhilah pemerintah  dalam  hal  pemberlakuan mata  uang  ukuran  dan  timbangan hukum  haji  salat  jumat  dua  hari  raya idul fitri dan idul adha dan jihad tafsir alqurthubi  v  dan  abu  hayyan  dalam albahr almuhith iii
-4 Negatif
klo  gak  salah  ya  idul  adha  itu mengikuti jamaah haji nah kan ibadah haji itu di mekah mekah itu kan negara arab  ya  nah  klo  memerintah  arab lebaran tanggal terus knpa di indonesia tanggal apakah ada pelasanaan ibadah haji selain di arab sehingga pemerintah indonesia  bisa  lebaran  tangal  mohon pencerahanya.
1
Positif

## 3.4. Pembobotan TF-IDF
Berikut  menampilkan  hasil  dari  Perhitungan  TF-IDF dengan contoh dokumen.
Dokumen  1  (D1):  hari  raya  idul  adha  beda muhammadiyah dan pemerintah
Dokumen 2 (D2): idul adha beda pendapat

## Dokumen 3 (D3): Muhammadiyah
Tabel 9. Hasil Perhitungan TF-IDF No   Kata TF Df  D/df  IDF w D 1 D 2 D 3 D 1 D 2 D 3
1 hari 1 0 0 1 3 0.
47 7 0.
47 7 0 0 2 raya 1 0 0 1 3 0.
47 7 0.
47 7 0 0
3 idul 1 1 0 2 1. 5 0. 17 6 0. 17 6 0. 17 6 0 4 adha 1 1 0 2 1. 5
0. 17 6 0. 17 6 0. 17 6 0 5 beda 1 1 0 2 1. 5
0. 17 6 0. 17 6 0. 17 6 0 6 muham madiyah 1 0 1 2 1. 5 0. 17 6 0. 17 6 0 0. 17 6 7 pemerin tah 1 0 0 1 3 0. 47 7 0.
47 7 0 0
8 pendapa t 0 1 0 1 3 0. 47 7 0
0. 17 6 0

## 3.5. SMOTE
Tahapan Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE)  berguna  untuk  melakukan  penyeimbangan kata  minoritas  pada  dataset  yang  akan  berpengaruh terhadap hasil accuracy , precision , recall dan F1 score nya.  Berikut  hasil  dari  sebelum  melakukan  SMOTE dan  sesudah  melakukan  SMOTE  dalam  bentuk diagram batang :
Sebelum  melakukan  tahapan  SMOTE  data  yang didapatkan tidak seimbang dapat dilihat pada Gambar 2,  dengan  ulasan  positif  berjumlah  726  dan  ulasan negatif berjumlah 218.

## Gambar 3. Sesudah Melakukan SMOTE
Sesudah  melakukan  tahapan  SMOTE  data  yang didapatkan sudah seimbang dapat dilihat pada Gambar 3,  dengan  ulasan  positif  berjumlah  710  dan  ulasan negatif berjumlah 742.
3.6. Pembagian Data
selanjutnya  tahapan  pembagian  data  dilakukan  untuk mengevaluasi  peforma  model  dari  algoritma Random Forest dan  SVM,  yang  dibagi  menjadi  data training dan testing .  Pembagian  data  dibagi  menjadi  data training  dan  testing  dengan  presentase  60:40  70:30, 80:20, dan 90:10.
3.7. Hasil Pemodelan
Gambar 4. Hasil Model Klasifikasi Algoritma Random Forest
Pada  Gambar  4,  hasil  model  klasifikasi  algoritma Random  Forest dalam  bentuk  diagram  batang mendapatkan nilai untuk data training 100% dan data testing 94%.
Gambar 5. Hasil Model Klasifikasi Algoritma Support Vector Machine
Pada  Gambar  5,  hasil  model  klasifikasi  algoritma Support vector machine dalam bentuk diagram batang mendapatkan  nilai  untuk  data training 99%  dan  data testing 95%.
3.8. Hasil Pengujian
Berdasarkan  proses  model  klasifikasi  menggunakan algoritma Random Forest dan Support Vector Machine, dilakukan pengujian sebanyak 4 kali dengan presentase berbeda :
Tabel 10. Pengujian Algoritma Random Forest
No Presentas e Pengujia n Accurac y Precisio n Recall F1- Score 1 90 : 10 94% 95% 96% 95% 2 80 : 20 93% 93% 95% 93% 3 70 : 30 91% 89% 94% 92% 4 60 : 40 91% 90% 94% 92%
Dari  Tabel  10  maka  penelitian  ini  menggunakan pembagian  data  menjadi  90%  data training dan  10% data testing karena  mendapatkan  hasil  paling  tinggi dalam menghasilkan nilai  Akurasi, Presisi, Recall , F1 Score dari algoritma Random Forest .

## Tabel 11. Pengujian Algoritma Support Vector Machine
No Present ase Penguj ian Accura cy Precisi on Reca ll F1- Scor e 1 90 : 10 96% 97% 96% 96% 2 80 : 20 94% 94% 96% 95% 3 70 : 30 94% 92% 97% 94% 4 60 : 40 93% 92% 92% 94%
Dari  Tabel  11  maka  penelitian  ini  menggunakan pembagian  data  menjadi  90%  data training dan  10% data testing karena  mendapatkan  hasil  paling  tinggi dalam menghasilkan nilai Accurasy , Presisi, Recall , F1 Score dari algoritma SVM.
3.7. Evaluasi Model
Terdapat dua kelas yang menjadi output penelitian ini sehingga pengujian dengan confusion matrix menggunakan  skala  2x2.  Berikut  ini  merupakan  hasil perhitungan  confusion  matrix  dari  nilai accuracy , recall , precision ,  f1-score  dan  tampilan  grafik confusion matrix
Gambar 6. Grafik Confusion Matrix Algoritma Random Forest
Dari  hasil  evaluasi  pada  algoritma  Random  Forest, dalam  menganalisis  sentimen  komentar  video  di Youtube  tentang  penetapan  hari  raya  idul  adha  tahun 2023.  Random  Forest  menghasilkan  tingkat  accuracy 94%  dengan  hasil  precision  positif  95%  negatif 94%, recall  positif  96%  negatif  92%,  dan  F1  score  positif 95% negatif 93%.
Gambar 7. Grafik Confusion Matrix Algoritma Support Vector Machine
Dari  hasil  evaluasi  pada  algoritma  Support  Vector Machine,  dalam  menganalisis  sentimen  komentar video di Youtube tentang penetapan hari raya idul adha tahun  2023. Support  Vector  Machine menghasilkan tingkat accuracy 96%  dengan  hasil  precision  positif
97% negatif 94%, recall positif 96% negatif 95%, dan F1 score positif 96% negatif 95%.
Berikut  ini  adalah  perbandingan  hasil  evaluasi  model kedua algoritma :
Tabel 12. Perbandingan Performa Algoritma Algoritma Accuracy Recall Precition F1 Score Random Forest 94% 95% 96% 95% SVM 96% 97% 96% 96%

## 4.   Kesimpulan
1.  Hasil  klasifikasi  sentimen  tertinggi  terdapat  pada ulasan positif berjumlah 807, dan untuk ulasan negatif berjumlah 242.
2.  Pembagian  data training dan  data testing dengan akurasi  tertinggi  adalah  90:10,  dengan  menerapkan algoritma Support Vector Machine menghasilkan nilai Accuracy 96%, Recall 97%, Precision 96%  dan  F1  - Score 96% dan algoritma Random Forest
menghasilkan  nilai Accuracy 94%, Recall 95  %, Precision 96% dan F1 - Score 95%.
3. Algoritma Support Vector Machine lebih baik  digunakan untuk mengklasifikasi komentar pada video youtube terutama dalam kasus penetapan hari raya Idul Adha pada tahun 2023 karena menghasilkan nilai accuracy sebesar 96%.

## Daftar Rujukan
[1]  M. S. P. Putra, Sri Dharma Wati, and Imam Solikin, “Analisis Sentimen  Serikat  Pekerja  Pertamina  Tolak  Ahok  Pada  Media Sosial Youtube Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Ilm. Betrik , vol. 12, no. 2, pp. 99–105, 2021, doi: 10.36050/betrik.v12i2.219.
[2]  H. A. R. Harpizon, R. Kurniawan, Iwan Iskandar, R. Salambue, E. Budianita, and F. Syafria, “Analisis Sentimen Komentar Di YouTube Tentang Ceramah Ustadz Abdul Somad Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,” JNKTI  (Jurnal  Nas.  Komputasi  dan Teknol.  Informasi) ,  vol. 5,  no. 1, pp. 131–140, 2022,  [Online]. Available: http://repository.uin-suska.ac.id/59746/.
[3]  I. Kamlludin, “ELFALAKY : Pandangan Mui terkait perbedaan penetapan 1  syawal 1444  H  DI  INDONESIA,” J.  Ilmu  Falak , vol. 3, no. 2, p. 96, 2019.
[4]  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.
[5]  M.  Rezki,  D.  N.  Kholifah,  M.  Faisal,  P.  Priyono,  and  R. Suryadithia,  “Analisis  Review  Pengguna  Google  Meet  dan Zoom Cloud Meeting Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Infortech ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  264–270,  2020,  doi: 10.31294/infortech.v2i2.9286.
[6]  B. B. Baskoro, I. Susanto, and S. Khomsah, “Analisis Sentimen Pelanggan Hotel di Purwokerto Menggunakan Metode Random Forest dan TF-IDF (Studi Kasus: Ulasan Pelanggan Pada Situs TRIPADVISOR),” INISTA (Journal Informatics Inf. Syst. Softw. Eng.  Appl. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  21–29,  2021,  doi: 10.20895/INISTA.V3.
[7]  E.  Fitri,  “Sentiment  Analysis  of  the  Ruangguru  Application Using  Naive  Bayes,  Random  Forest  and  Support  Vector Machine Algorithms,” J. Transform. , vol. 18, no. 1, p. 71, 2020.
[8]  Sudianto, P. Wahyuningtias, H. W. Utami, U. A. Raihan, and H. N.  Hanifah,  “Comparison  Of  Random  Forest  And  Support Vector Machine Methods On Twitter Sentiment Analysis ( Case Study :  Internet  Selebgram  Rachel  Vennya  Escape  From
Quarantine ) Perbandingan Metode Random Forest Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Twitt,” Jutif , vol. 3, no. 1, pp. 141–145, 2022.