ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KONTEN YOUTUBE KRITIK SOSIAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC) DAN TF-IDF

Abstrak

Media sosial telah menjadi bagian terpenting dalam kehidupan sehari-hari masyarakat Indonesia. Menurut data sebanyak 93,8% masyarakat Indonesia menggunakan media sosial Youtube secara rutin untuk berbagai keperluan, seperti mencari informasi, hiburan, dan berita terbaru. Salah satu konten yang sedang menarik perhatian adalah konten “Kuali Merah Putih” oleh Bobon Santoso, yang dimana menyoroti masalah kritik sosial terhadap kelaparan di Papua. Konten “Kuali Merah Putih” mendapatkan berbagai opini dari masyarakat Indonesia, yang dimana mencerminkan beragam sentimen positif, negatif atau netral. Untuk mengevaluasi tanggapan masyarakat terhadap konten akan dilakukan analisis sentimen. Penelitian bertujuan melihat hasil opini masyarakat terhadap konten “Kuali Merah Putih” yang dibuat oleh masyarakat. Metode Naïve Bayes Classifier (NBC) menunjukkan performa akurasi yang bagus dalam analisis sentimen komentar masyarakat mengenai konten “Kuali Merah Putih”,  pada pelabelan berbasis aturan penulis dan divalidasi pakar mendapatkan akurasi sebesar 90%, sedangkan pelabelan lexicon based didapatkan akurasi sebesar 84%. Hasil dari kedua pelabelan menunjukkan masyarakat memberikan komentar positif dan mendukung terhadap konten “Kuali Merah Putih”. pada pelabelan persepsi peneliti dan divalidasi pakar didapatkan 250 berkomentar positif, sedangkan lexicon based didapatkan sebanyak 250 komentar positif. Persepsi dan sentimen publik terhadap isu kritik sosial kelaparan di Papua yang terungkap melalui konten “Kuali Merah Putih” sangat positif.