Analisis Sentimen Komentar Youtube Konferensi Tingkat Tinggi G20 Menggunakan Metode Naive Bayes

  • Risav Arrahman Firsttama Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur
  • Amalia Anjani Arifiyanti Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur
  • Dhian Satria Yudha Kartika Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur
Keywords: Sentiment Analysis, VADER, Naive Bayes, Cross Validation

Abstract

In nowadays digital era, social media, especially YouTube, has become a source of information that is easily accessible just

from smartphone. YouTube has a lot of video content on display and there are often positive and negative reviews of the 2022 G20 Summit that are irrelevant. The 2022 G20 Summit addresses global issues. The research method in this study used Naive Bayes with a total of 19,215 comment data and Cross Validation with 5 -fold validation. The outcome of this research could determine the accuracy, precision, recall, f1-score of Naive Bayes. The outcome could be enable sentiment predictions in the future using the model that has been built.

Downloads

Download data is not yet available.

References

L. Ceci, "YouTube - Statistics & Facts," 31 Aug 2022. [Online]. Available : https://www.statista.com/topics/2019/youtube/#topicOverview.
Y. M. Samad and D. A. Permatasari, "Diplomasi Digital Menteri Luar Negeri RI Pada Konferensi Tingkat Tinggi GROUP-20 Tahun 2021," Journal of International Studies, pp. 721-740, 2023.
R. N. Indah, "Sejarah Pendirian G20," 20 February 2022. [Online]. Available: https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kpknl-singkawang/baca-artikel/14747/Apa-itu-G20-dan-Manfaatnya-untuk-Indonesia.html.
R. P. Tutiasri, N. K. Laminto and K. Nazri, "Pemanfaatan Youtube Sebagai Media Pembelajaran Bagi Mahasiswa di Tengah Pandemi Covid-19," Jurnal Komunikasi, Masyarakat dan Keamanan (KOMASKAM), pp. 1-15, 2020.
F. A. Larasati, D. E. Ratnawati and B. T. Hanggara, "Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Dana dengan Metode Random Forest," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, pp. 4305-4313, 2022.
S. Ramadhani, D. Azzahra and T. Z, "Comparison of K-Means and K-Medoids Algorithms in Text Mining based on Davies Bouldin Index Testing for Classification of Student's Thesis," Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 13, no. 1, pp. 24-33, 2022.
E. Effendi and R. Noviana, "Perancangan Web Aplikasi Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Metode Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) Menggunakan PHP dan MySQL pada Pemerintah Kota Bekasi," Jurnal Ilmiah Komputasi, 2021.
T. Ridwansyah, "Implementasi Text Mining Terhadap Analisis Sentimen Masyarakat Dunia Di Twitter Terhadap Kota Medan Menggunakan K-fold Cross Validation dan Naive Bayes Classifier," KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 2, no. 5, pp. 178-185, 2022.
Adriyendi and Y. Melia, "KLASIFIKASI MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA MANAJEMEN LAYANAN TEKNOLOGI INFORMASI," Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, vol. 2, no. 2, pp. 99-107, 2020.
D. Toresa, I. Hidayat, Edriyansyah, R. Muzawi, Taslim, Lisnawati and Yanto F., "Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Dalam Penggunaan Edlink," Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, vol. 5, no. 3, pp. 250-256, 2023.
Published
2024-04-22
How to Cite
Firsttama, R., Arifiyanti, A., & Kartika, D. (2024). Analisis Sentimen Komentar Youtube Konferensi Tingkat Tinggi G20 Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 6(2), 282-285. https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i2.1263
Section
Articles