Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Monica, Meisa
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Evaluasi Komparatif Kinerja Algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression dalam Klasifikasi Sentimen Komentar YouTube Berbahasa Indonesia: Comparative Performance Evaluation of Naïve Bayes and Logistic Regression for Indonesian YouTube Comment Sentiment Classification Monica, Meisa; Purwanto, Asto
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2026): MALCOM April 2026
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v6i2.2639

Abstract

Komentar pengguna pada platform YouTube merupakan sumber informasi yang dapat dimanfaatkan untuk memahami kecenderungan opini publik terhadap berbagai layanan digital. Namun, komentar tersebut umumnya berbentuk teks tidak terstruktur sehingga proses analisis secara manual menjadi kurang efektif ketika jumlah data sangat besar. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan berbasis machine learning untuk mengolah serta mengklasifikasikan opini pengguna secara otomatis. Penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap komentar YouTube berbahasa Indonesia yang dikumpulkan menggunakan beberapa kata kunci terkait layanan digital. Data yang diperoleh kemudian diproses melalui tahapan pembersihan teks, normalisasi, serta pembentukan representasi fitur menggunakan metode TF-IDF. Untuk meningkatkan kualitas model klasifikasi, dilakukan optimasi parameter serta penyeimbangan distribusi data menggunakan teknik SMOTE. Hasil evaluasi berdasarkan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score menunjukkan bahwa model klasifikasi mampu menghasilkan performa yang baik dengan tingkat akurasi tertinggi mencapai 84,88%. Selain itu, distribusi hasil klasifikasi memperlihatkan bahwa kategori sentimen positif lebih dominan dibandingkan dengan kategori netral dan negatif pada data komentar yang dianalisis.
Co-Authors Purwanto, Asto