Analisis Sentimen Komentar Youtube Terhadap Wawancara Presiden Prabowo Menggunakan Machine Learning Dan Orange Data Mining
DOI:
https://doi.org/10.55123/storage.v4i4.6478Keywords:
Analisis sentimen, komentar publik, Machine learning, Orange Data Mining, Prabowo SubiantoAbstract
Media sosial seperti Youtube telah menjadi platform utama dalam menyampaikan opini publik, termasuk dalam isu-isu politik nasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar publik terhadap video wawancara Presiden Prabowo Subianto yang ditayangkan di kanal Youtube Najwa Shihab. Komentar yang dikumpulkan melalui Youtube API diproses menggunakan tahapan text preprocessing dan pelabelan semi-supervised dengan Orange Data Mining. Tiga algoritma machine learning Naive bayes, Random Forest, dan Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk melatih model klasifikasi sentimen. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa SVM menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 74% dan f1-score tertimbang 0.73. Random Forest mencapai akurasi 73%, sedangkan Naïve Bayes 66%. Temuan ini menunjukkan bahwa model klasik memiliki keterbatasan dalam memahami konteks dan sentimen tersirat, khususnya pada komentar berbahasa tidak formal. Oleh karena itu, penelitian selanjutnya disarankan menggunakan pendekatan deep learning seperti BERT dan metode pelabelan manual untuk meningkatkan kualitas klasifikasi.
Downloads
References
Adelia, S., Milanda, E., Santari, J., Kesuma, D.T., Silvia, E. And Kurniawan, F., 2023. Analisis Sentimen Belajar Programming Pada Media Sosial Youtube Menggunakan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes. Journal of Information Technology Ampera, [online] 4(3), pp.254–264. Available at: .
Adi, S., Mola, S., Iskandar, I.M., Elisa, J., Dimu, P. And Seran, W.Y., 2024. Analisis Sentimen Pembangunan Ibu Kota Negara Indonesia Di Youtube Menggunakan Metode Naïve Bayes , Dan K-Nearest Neighbor. 15, pp.151–157.
Anggraini, N. And Suroyo, H., 2019. Perbandingan Analisis Sentimen Terhadap Digital Payment “ T-cash dan Go-pay” Di Sosial Media Menggunakan Orange Data Mining. Journal of Information Systems and Informatics, [online] 1(1), pp.152–163. Available at: .
Artanto, F.A., Teknik, F., Muhammadiyah, U. And Pekalongan, P., 2024. Implementasi Algoritma Random Forest dan Model Bag of Words Dalam Analisis Sentimen Mengenai E-Materai. 4(2), pp.139–145. https://doi.org/10.54259/satesi.v4i2.3240.
Bayu, L.K. And Wurijanto, T., 2024. Analisis sentimen mobil listrik menggunakan metode Naïve Bayes Classifier Sentiment analysis of electric cars using the Naïve Bayes Classifier method. 5, pp.328–335. https://doi.org/10.37373/infotech.v5i2.146.
Burnama, Z.Y., Rosid, M.A. And Azizah, N.L., N.D. Analisis Sentimen Pada Komentar Youtube Dalam Turnamen MPL Season 13 Dengan Metode Ensemble Machine Learning Sentiment Analysis on YouTube Comments in MPL Season 13 Tournament Using Ensemble Machine Learning Method.
Chely Aulia Misrun, Haerani, E., Fikry, M. And Budianita, E., 2023. Analisis sentimen komentar youtube terhadap Anies Baswedan sebagai bakal calon presiden 2024 menggunakan metode naive bayes classifier. Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), 4(1), pp.207–215. https://doi.org/10.37859/coscitech.v4i1.479 0.
Faiq, M., Putro, A. And Setiawan, E.B., 2022. Analisis Sentimen Terhadap Kebijakan Pemerintah dengan Feature Expansion Metode GloVe pada Media sosial Twitter. e-Proceeding of Engineering, 9(1), pp.54–66.
Fitri, E., 2020. Sentiment Analysis of the Ruangguru Application Using Naive Bayes, Random Forest and Support Vector Machine Algorithms. Jurnal Transformatika, 18(1), p.71.
Hudha, M., Supriyati, E. And Listyorini, T., 2022. Analisis Sentimen Pengguna Youtube Terhadap Tayangan #Matanajwamenantiterawan Dengan Metode Naïve Bayes Classifier. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), 5(1), pp.1–6. https://doi.org/10.33387/jiko.v5i1.3376
Imran, B., Karim, M.N. And Ningsih, N.I., 2024. Klasifikasi Berita Hoax Terkait Pemilihan Umum Presiden Republik Indonesia Tahun 2024 Menggunakan Naïve Bayes Dan Svm. Dinamika Rekayasa, 20(1), pp.1–9. https://doi.org/10.20884/1.dinarek.2024.20. 1.27.
Informasi, S., Merdeka, U., Jl, M., Raya, T. And Malang, D., 2024a. Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Ai-Generated Art Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Neural Network Kata Kunci : Keyword : pp.51–61.
Informasi, S.S., Informatika, F., Teknologi, I., Purwokerto, T. and Panjaitan, J.D.I., 2024b. Whitening Dengan Brand Ambassador Exo Menggunakan Metode Naïve Bayes. 03(2), pp.77– 86.
Jamil, M. And Hanafi, M.S., 2025. Analisis Sentimen Calon Kepala Daerah Maluku Utara dengan Metode CRISP-DM. 7(3). https://doi.org/10.32877/bt.v7i3.2285.
Muhayat, T., Fauzi, A. And Indra, D.J., 2023. Analisis Sentimen Terhadap Komentar Video Youtube Menggunakan Support Vector Machines. Jurnal Ilmiah Komputer, 19, pp.231–240.
Pahtoni, T.Y. And Jati, H., 2024. Analisis Sentimen Data Twitter Terkait Chatgpt Menggunakan Orange Data Mining. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 11(2), pp.329–336. https://doi.org/10.25126/jtiik.20241127276.
Sapanji, R.A.E.V.T., Hamdani, D. And Harahap, P., 2023. Sentiment Analysis of the Top 5 E-commerce Platforms in Indonesia using Text Mining and Natural Language Processing (NLP). Journal of Applied Informatics and Computing, 7(2), pp.202–211. https://doi.org/10.30871/jaic.v7i2.6517
Saputra, E.F. And Pribadi, M.R., 2023. Analisis Sentimen Komentar Pada Kanal Youtube The Lazy Monday Menggunakan Algoritma Naive Bayes. MDP Student Conference, 2(1), pp.17–23. https://doi.org/10.35957/mdp-sc.v2i1.4283.
Sultan, M.I. And Akbar, M., 2025. Analisis Sentimen Pemecatan Jokowi Pada Komentar Publik YouTube Tempo . co. 07(02), pp.125–140.
Syafia, A.N., Hidayattullah, M.F. And Suteddy, W., 2023. Studi Komparasi Algoritma SVM Dan Random Forest Pada Analisis Sentimen Komentar Youtube BTS. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 8(3), pp.207–212. https://doi.org/10.30591/jpit.v8i3.5064
Winarno, Kurniabudi And Dr. Hendri, S.Kom., S.H., M.S.I., M.H, 2023. Analisis Sentimen Pada Twitter Mengenai Pemerintahan Jokowi Terkait Kesejahteraan Masyarakat Menggunakan Lexicon Based. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM), 3(2), pp.531–541. https://doi.org/10.33998/jakakom.2023.3.2. 846.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Kristina E.V. Sihombing, Magdalena A. Ineke Pakereng
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
