ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE TENTANG PROGRAM KAMPUS MERDEKA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTINOMIAL NAÏVE BAYES

Penulis

  • Rubi Ahmad Fauzan Universitas Budi Luhur
  • Mufti Universitas Budi Luhur

Kata Kunci:

sentiment analysis, Multinomial Naive Bayes, kampus merdeka, komentar youtube

Abstrak

Program Kampus Merdeka yang diselenggarakan oleh Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia disosialisasikan ke berbagai media salah satunya adalah sosial media YouTube. Dalam proses mengenalkan program tersebut, Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia mengunggah video pada kanal resminya dengan judul “Merdeka Belajar Episode 2: Kampus Merdeka". Disisi lain pada kanal YouTube Dr.IndrawanNugroho dan Opini Tempo juga membahas persoalan program Kampus Merdeka. Video-video tersebut mendapatkan berbagai sentiment positif dan negatif dengan memberikan komentar pada setiap video oleh masyarakat terutama pada mahasiswa maupun calon mahasiswa yang menjadi target utama dalam program tersebut. Data Komentar dari tiga video tersebut dapat dijadikan sebagai penelitian analisis sentimen terhadap komentar YouTube dengan menghasilkan dua kelas sentimen yaitu positif dan negatif. Analisis sentimen yang dilakukan tersebut menggunakan penerapan metode Multinomial Naïve Bayes. Algoritma Multinomial Naïve Bayes adalah metode pada text mining yang menggunakan asumsi bahwa setiap kata memiliki distribusi multinomial. Algoritma tersebut mempelajari frekuensi kata dalam setiap kelas kemudian memprediksi kelas untuk data baru berdasarkan dari kemungkinan kemunculan kata-kata tersebut. Hasil dari pengujian menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes mendapatkan akurasi senilai 86.11% pada 359 dataset yang terbagi menjadi dua kelas yaitu 182 komentar positif dan 177 komentar negatif dengan dukungan tahapan preprocessing yang meliputi case folding, cleaning, tokenizing, penggantian slang word, penghapusan stop word dan stemming. Dari pengujian yang telah dilakukan menghasilkan kesimpulan bahwa metode Multinomial Naïve Bayes dapat digunakan untuk melakukan analisis sentimen terhadap komentar YouTube dengan hasil yang cukup baik. Dengan adanya sistem analisis sentimen terhadap komentar YouTube tentang program Kampus Merdeka dapat bermanfaat bagi mahasiswa maupun calon mahasiswa yang menjadi peran utama dalam pelaksanaan program tersebut serta bahan evaluasi bagi Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia dalam meningkatkan kualitas program.

Referensi

KEMENDIKBUDRI, “Merdeka Belajar Episode 2: ‘Kampus Merdeka,’” 2021. https://www.youtube.com/watch?v=xoQSlZSUUhI&ab_channel=KEMENDIKBUDRI

I. Afdhal, R. Kurniawan, I. Iskandar, R. Salambue, E. Budianita, and F. Syafria, “Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Analisis Sentimen Komentar Di YouTube Tentang Islamofobia,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 49–54, 2022, [Online]. Available: http://ojs.serambimekkah.ac.id/jnkti/article/view/4004/pdf

S. Mandasari, B. H. Hayadi, and R. Gunawan, “Analisis Sentimen Pengguna Transportasi Online Terhadap Layanan Grab Indonesia Menggunakan Multinomial Naive Bayes Classifier,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 5, no. 2, p. 118, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i2.5635.

A. N. Muhamad, “Analisis Sentimen Positif Dan Negatif Komentar Video Youtube Menggunakan Metode Naïve Bayes - Support Vector Machine (Nbsvm) Classifier,” Skripsi, p. 17, 2019.

D. F. Zhafira, B. Rahayudi, and I. Indriati, “Analisis Sentimen Kebijakan Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes dan Pembobotan TF-IDF Berdasarkan Komentar pada Youtube,” J. Sist. Informasi, Teknol. Informasi, dan Edukasi Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 55–63, 2021, doi: 10.25126/justsi.v2i1.24.

P. A. Permatasari, L. Linawati, and L. Jasa, “Survei Tentang Analisis Sentimen Pada Media Sosial,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 20, no. 2, p. 177, 2021, doi: 10.24843/mite.2021.v20i02.p01.

R. Y. Lesmana and R. Andarsyah, “Model Klasifikasi Multinomial Naïve Bayes Untuk Analisis Sentiment Terkait Non-Fungible Token,” J. Tek. Inform., vol. 14, no. 3, pp. 135–139, 2022.

F. A. Nugraha, N. H. Harani, and R. Habib, Analisa Sentimen Terhadap Pembatasan Sosial Menggunakan Deep Learning, Cetakan 1. Bandung: Kreatif Industri Nusantara, pp. 2-6, 2020, ISBN: 978-623-7898-64-1.

A. A. Permana et al., Machine Learning. Padang: Global Eksekutif Teknologi, pp. 77, 2023, ISBN: 6231980723.

F. Hadaina and U. Budiyanto, “Implementasi Metode Multinomial Naïve Bayes Untuk Sentiment Analysis Terhadap Data Ulasan Produk Colearn Pada Google Play Store,” Semin. Nas. Mhs. Fak. Teknol. Inf. Jakarta-Indonesia, no. September, pp. 660–666, 2022, [Online]. Available: https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php

Y. S. Hartini, A. B. P. Lefanska, A. A. Ursia, D. A. B. Prasetyo, and B. Sugiharto, Prosiding Seminar Nasional Sanata Dharma Berbagi" Pengembangan, Penerapan Dan Pendidikan’Sains Dan Teknologi’Pasca Pandemi". Yogyakarta: Sanata Dharma University Press, pp. 93, 2022, ISBN: 6236103968.

Unduhan

Diterbitkan

11-10-2023

Cara Mengutip

Fauzan, R. A., & Mufti. (2023). ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE TENTANG PROGRAM KAMPUS MERDEKA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTINOMIAL NAÏVE BAYES. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 2(2), 864–871. Diambil dari https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senafti/article/view/929

Terbitan

Bagian

Artificial Intelligence

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 > >>