Penerapan Sentimen Analisis Melalui Data Komentar Pada Kanal Youtube Untuk Mengetahui Wisata Kuliner Pada Kota Bandung Menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes - Lubis, Rizki Aulia Akbar; Murahartawaty, Murahartawaty; Hamami , Faqih (eProceedings of Engineering, 2024)
Abstrak — Analisis data sentimen dilakukan untukmendapatkan hasil berupa opini atau pendapat masyarakattentang suatu hal. di penelitian ini peneliti menggunakanmetode Naive Bayes dalam menganalisa data sentimen kulinerdi kota bandung, yang bertujuan untuk membantu pemerintahdapat mengetahui reputasi kuliner dan merekomendasikannyapada wisatawan yang ada di kota Bandung. Data yangdigunakan dalam penelitian ini berupa komentar - komentarterkait kuliner kota Bandung yang ada di kanal youtubetanboykun. pengambilan media sosial youtube dikarenakanyoutube merupakan salah satu media sosial yang seringdigunakan oleh masyarakat untuk penyebaran informasiterutama rekomendasi rekomendasi kuliner. Dalam penelitianini demi menunjang algoritma Naive Bayes adapun prosesproses yang dijalankan sebelum ke tahap klasifikasi,diantaranya yaitu Case folding, Tokenizing, StopwordRemoval, dan TF IDF. setelah dilakukannya pengoptimalanmenggunakan K Fold, namun hasil dari K Fold sendiri dapatdikatakan kurang bagus dikarenakan hasil akurasi yangdidapatkan lebih kecil dibandingkan dengan hasil model NaiveBayes sendiri. Hasil yang didapatkan dari model Naive Bayessendiri dengan menggunakan partisi dataset pertama denganrasio 70 data training dan 30 data testing didapatkan hasilakurasi sebesar 89,74% dan rata-rata classification reportdataset pertama sebesar 95% precision, 56% recall, dan F1-score 57%. Kata kunci— Naive Bayes, Analisis Sentimen, K Fold, TFIDF, Klasifikasi kuliner bandung, Youtube