Analisis Sentimen Pada Teknologi 5G Menggunakan Algoritma Random Forest dan Naïve Bayes dengan Dataset Multibahasa - Muhammad Alwi Nur Fathihah; Amali; Majid, Annisa Maulana (CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 2025)
Perkembangan teknologi 5G sebagai generasi terbaru jaringan nirkabel telah menimbulkan beragam tanggapan publik, baik yang mendukung maupun yang menolak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap teknologi 5G berdasarkan komentar pengguna YouTube dalam bahasa Indonesia dan Inggris. Data diperoleh menggunakan teknik web crawling, kemudian diproses melalui tahapan SEMMA, yang mencakup preprocessing, pelabelan sentimen, dan pelatihan model. Dua algoritma yang digunakan adalah Random Forest dan Naïve Bayes. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix dan metrik seperti akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa Random Forest memiliki performa yang lebih baik dengan akurasi 94,8% dan mampu mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif secara seimbang. Sementara itu, Naïve Bayes cenderung bias terhadap sentimen positif dan memiliki kelemahan dalam mendeteksi komentar negatif. Penelitian ini menunjukkan bahwa Random Forest lebih andal untuk analisis sentimen multibahasa, khususnya dalam konteks opini publik terhadap teknologi 5G.