Analisis Sentimen terhadap Naturalisasi Pemain pada Youtube Menggunakan Decision tree dan Naive bayes - Franko, Billy; Wilyanto, Nicholas; Irsyad, Hafiz (Software Development, Digital Business Intelligence, and Computer Engineering, 2024)
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat mengenai topik naturalisasi yang sedang hangat belakangan ini mengenai pemain Timnas Sepakbola Indonesia. Peneliti memilih algoritma Decision Tree dan algoritma Naive Bayes sebagai algoritma yang akan digunakan. Decision Tree dan Naive Bayes merupakan beberapa algoritma yang umumnya dipakai dalam analisis sentimen karena memberikan hasil yang baik. Hasil pengujian menunjukan algoritma Decision Tree dengan depth 3 memiliki akurasi sebesar 70%, depth 4 memiliki akurasi sebesar 71,8% dan depth 5 memiliki akurasi sebesar 70,9% dan algoritma Naive Bayes memiliki akurasi sebesar 85,4%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes merupakan salah satu algoritma yang cukup efektif dalam membangun suatu model klasifikasi dalam kasus analisis sentimen. Dengan memanfaatkan algoritma Decision Tree dan Naive Bayes dalam membangun model guna analisis sentimen diharapkan mampu memberi gambaran yang lebih jelas mengenai pendapat masyarakat terhadap naturalisasi sehingga pemerintah dapat mengetahui apakah masyarakat mendukung atau justru menolak adanya penambahan pemain naturalisasi dalam timnas sepakbola Indonesia.