Opini Public Terhadap Berita Ijazah Presiden RI Ke-7 Menggunakan Random Forest Dan Naive Bayes - Bunawan, Immanuel; Susanto, Peter Raynard; Irsyad, Hafidz; Rahmad, Abdul (DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa sentimen publik terhadap berita yang sedang tren saat ini di YouTube yaitu mengenai Ijazah Presiden ke-7 Bpk Joko Widodo. Kami menggunakan dua metode dalam pengklasifikasian ini yaitu Random Forest dan Naive Bayes agar dapat membandingkan metode mana yang lebih efektif dan dapat memberikan hasil akurasi yang lebih tinggi. Pada Metode Random Forest, hasil pengklasifikasian dari masing-masing pohon digabungkan untuk melihat sentimen mana yang lebih banyak dihasilkan apakah positif, negatif atau netral. Hasil decision tree yang diambil adalah sentimen dengan hasil tertinggi. Sementara, Naive Bayes adalah pendekatan yang umum dilakukan dalam pengklasifikasian analisis sentimen karena metode ini sederhana dan efisien. Data yang telah diproses sebelumnya kemudian dilatih dan hasil kinerjanya dievaluasi menggunakan confusion matrix. Analisis sentimen pada penelitian ini menggunakan empat berita yang ada di YouTube dengan tema yang sama yaitu mengenai Ijazah Presiden ke-7. Penelitian ini juga menerapkan visualisasi dengan SMOTE pada kedua metode. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode Random Forest menghasilkan akurasi yang lebih tinggi yaitu 99% dibandingkan metode Naive Bayes yang hanya menghasilkan akurasi 93%. Pada penelitian ini dapat mengimplementasikan Naive Bayes dan Random Forest dengan menggunakan SMOTE untuk melakukan imbalance  data dengan baik.