Analisis Sentimen Komentar Video Youtube Flat Earth Theory Dengan Menggunakan Metode Unsupervised Dan Supervised Learning - Calvin Jonathan; Theresia Herlina Rochadiani; Thamrin Sofian (Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2023)
Penelitian ini bertujuan untuk analisis sentimen untuk memprediksi sentimen positif, negatif, dan netral dari komentar pengguna di YouTube terhadap video tentang Flat Earth Theory dengan menggunakan metode unsupervised dan supervised learning. YouTube merupakan media sosial terbesar untuk mengunggah video, dan komentar pengguna dapat dijadikan bahan untuk melakukan analisis sentimen. Dalam penelitian ini, digunakan platform media sosial YouTube sebagai sumber data komentar pengguna. Data komentar diambil menggunakan metode data scraping dengan Python. Selanjutnya, dilakukan preprocessing data untuk membersihkan dan mempersiapkannya agar dapat diolah dengan metode unsupervised dan supervised learning. Metode unsupervised learning menggunakan algoritma Textblob dan Vader untuk memberikan label sentimen pada setiap kata, sementara metode supervised learning menggunakan algoritma Random Forest dan SVM untuk melakukan proses klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen positif lebih dominan yang mendorong adanya diskusi alternatif tentang bentuk Bumi, dan mungkin menginspirasi orang untuk mencari pemahaman yang lebih dalam tentang ilmu pengetahuan dan geografi, terbukti dengan persentase keempat algoritma yang digunakan, vader sebesar 68%, textblob sebesar 68%, random forest sebesar 68,8%, svm sebesar 70,8%.