Analisis Sentimen Kebijakan Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes dan Pembobotan TF-IDF Berdasarkan Komentar pada Youtube - Dhaifa Farah Zhafira; Bayu Rahayudi; Indriati Indriati (Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi, 2021)
Kebijakan Kampus Merdeka merupakan salah satu kebijakan baru yang digagas oleh Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia (Mendikbud RI). Kebijakan tersebut tengah ramai disorot publik khususnya pada platform Youtube berkaitan dengan video unggahan Mendikbud di kanalnya. Pada Youtube, opini masyarakat dapat membanjiri kolom komentar dalam sekejap karena kemunculannya sebagai platform pertama yang menawarkan fasilitas konten audio visual. Penelitian ini mencoba menganalisis opini masyarakat yang tertampung dalam kolom komentar Youtube ke dalam klasifikasi sentimen positif dan negatif. Klasifikasi diimplementasikan pada Google Colaboratory yang berbasis bahasa Python dan Jupyter Notebook dengan algoritme Naive Bayes Classifier serta pembobotan kata Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF). 5 proses utama dalam penelitian ini yang meliputi pelabelan manual, text preprocessing, pembobotan TF-IDF, validasi data menggunakan k-fold cross validation, dan klasifikasi. Hasil akurasi terbaik sebesar 97% yang didapat dengan menggunakan 900 data latih, 100 data uji, menerapkan pembobotan TF-IDF, dan 10-fold cross validation. Rata-rata akurasi yang didapat dari 10 iterasi pada k-fold cross validation yaitu sebesar 91.8% dengan nilai precision, recall, f-measure sebesar 90.35%, 93.6%, 91.95%. Berdasarkan hasil tersebut, Naive Bayes Classifier cukup baik sebagai alternatif untuk analisis sentimen.