Penerapan Algoritma Machine Learning SVM dan NBC pada Sentimen Analisis Komentar Youtube Program Pengaduan Masyarakat Lapor Mas Wapres

Hakiki, Muhammad Bais Al (2025) Penerapan Algoritma Machine Learning SVM dan NBC pada Sentimen Analisis Komentar Youtube Program Pengaduan Masyarakat Lapor Mas Wapres. Penerapan Algoritma Machine Learning SVM dan NBC pada Sentimen Analisis Komentar Youtube Program Pengaduan Masyarakat Lapor Mas Wapres, Vol. 4 (No.1). pp. 396-410. ISSN 2829-4580

	Text (Artikel) Muhammad Bais Al Hakiki_2255201196_ Artikel.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy
	Text (Turnitin) Muhammad Bais Al Hakiki_2255201196_ Turnitin Artikel.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) \| Request a copy

Official URL: https://doi.org/10.38035/jim.v4i1

Abstract

Program pengaduan masyarakat “Lapor Mas Wapres” yang digagas oleh Wakil Presiden Gibran Rakabuming Raka menarik perhatian publik karena membuka kanal komunikasi langsung antara pemerintah dengan masyarakat. Penelitian ini bertujuan guna mengevaluasi respons masyarakat terhadap program tersebut melalui analisis sentimen pada komentar YouTube, dengan memanfaatkan dua algoritma machine learning yaitu Support Vector Machine (SVM) serta Naïve Bayes Classifier (NBC).Sebanyak 2500 komentar dikumpulkan dari enam video YouTube menggunakan metode crawling, kemudian diproses melalui tahapan pembersihan data, normalisasi, tokenisasi, dan pelabelan sentimen. Kinerja kedua algoritma diukur berdasarkan akurasi, presisi, recall, serta f1-score. Temuan penelitian menunjukkan bahwa SVM mempunyai performa klasifikasi yang lebih unggul dengan akurasi mencapai 76,2%, sementara NBC hanya mencapai akurasi 59,8%. SVM juga menunjukkan distribusi klasifikasi yang lebih seimbang pada ketiga kategori sentimen (positif, netral, negatif), sedangkan NBC cenderung bias terhadap sentimen positif. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma SVM lebih sesuai untuk menganalisis opini publik pada platform media sosial yang memiliki ragam bahasa informal seperti YouTube.

Item Type:	Article
Additional Information:	Jurnal ini sudah terbit pada JIM: Jurnal Ilmiah Multidisiplin Vol. 4, No. 1, Mei 2025
Uncontrolled Keywords:	Kata Kunci: Sentimen Analisis, YouTube, SVM, Naïve Bayes, Lapor Mas Wapres, Komentar Masyarakat
Subjects:	Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Divisions:	02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika
Depositing User:	Mrs Atika Ledia Anggraini
Date Deposited:	20 May 2026 02:12
Last Modified:	20 May 2026 02:12
URI:	http://repository.umb.ac.id/id/eprint/2347

Actions (login required)

View Item