Perbandingan Sentimen Komentar Youtube pada Video Promosi Bisnis Kuliner di Bangka Belitung Menggunakan Algoritma Machine Learning - Al Ahfaz Reza Ramdani; Yudistira Bagus Pratama; Arvi Pramudyantoro; Eka Altiarika; Zikri Wahyuzi (Jurnal Teknologi Informasi dan Masyarakat, 2025)
Penelitian ini membandingkan sentimen komentar youtube pada video promosi bisnis kuliner di Bangka Belitung menggunakan algoritma machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk memahami persepsi masyarakat terhadap bisnis kuliner lokal yang tersebar di platform youtube, serta mengetahui algoritma mana yang lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen komentar. Metode yang digunakan adalah analisis sentimen dengan pendekatan kualitatif. Algoritma machine learning yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes. Data diperoleh melalui proses web scraping terhadap 27 video kuliner khas Bangka Belitung, seperti lempah kuning, mie Koba, otak-otak, dan martabak Bangka, yang kemudian dikumpulkan menjadi 13.692 komentar. Komentar-komentar tersebut diproses melalui tahapan preprocessing, seperti case folding, penghapusan simbol dan angka, tokenisasi, stopword removal, serta stemming. Setelah itu, dilakukan pelabelan sentimen secara manual dan otomatis untuk mengklasifikasikan komentar ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Model klasifikasi kemudian dibangun menggunakan algoritma SVM dan Naïve Bayes, dan dilakukan evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa SVM memiliki akurasi lebih tinggi (86.55%) dibandingkan Naïve Bayes (84.63%). Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas komentar memiliki sentimen netral, dengan sedikit komentar positif dan negatif. Penelitian ini memberikan wawasan tentang sentimen masyarakat terhadap bisnis kuliner di Bangka Belitung, yang dapat bermanfaat bagi pelaku bisnis kuliner dalam meningkatkan strategi pemasaran dan pelayanan mereka.