KLASIFIKASI KOMENTAR TERHADAP KRIMINAL SAAT MALAM HARI PADA MEDIA SOSIAL YOUTUBE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES - Bee, Vanness; Rizi, Muhammad Alfa; Rachmat, Nur (Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan komentar mengenai kejahatan kriminal pada malam hari dari media sosial di Youtube dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Data komentar dikumpulkan dari video yang telah membahas kejadian kejahatan kriminal pada malam hari, secara khusus yaitu perampokan dengan kata lain adalah begal. Pada Proses Pemrosesan data meliputi normalisasi teks, tokenisasi, pemfilteran, dan stemming untuk mempersiapkan data sebelum dianalisis oleh peneliti. Setelah prapemrosesan, metode Naïve Bayes diterapkan untuk melatih dan menguji pada model klasifikasi. Hasil penelitian telah menunjukkan bahwa metode ini mampu mengklasifikasikan komentar dengan tingkat akurasi sebesar 0.703. Visualisasi data menunjukkan bahwa sentimen positif lebih dominan daripada sentimen negatif dalam komentar yang telah dianalisis. Hasil pada Laporan klasifikasi menunjukkan bahwa precision, recall, dan f1-score masing-masing sebesar 0.64, 0.65, dan 0.64 untuk sentimen negatif, serta 0.75, 0.74, dan 0.75 untuk sentimen positif. Akurasi keseluruhan model adalah 0.70, dengan macro average dan weighted average untuk precision, recall, dan f1-score masing-masing sebesar 0.70. Pada Penelitian ini memberikan pandangan mengenai tanggapan dari masyarkat terhadap kejahatan kriminal pada malam hari serta dapat digunakan untuk mengembangkan strategi yang lebih efektif sehingga untuk mengurangi kejadian perampokan dan kejahatan lainnya.