Penerapan Algoritma Machine Learning SVM dan NBC pada Sentimen Analisis Komentar Youtube Program Pengaduan Masyarakat Lapor Mas Wapres - Muhammad Bais Al Hakiki; Yulia Darmi (Jurnal Ilmu Multidisiplin, 2025)
Program pengaduan masyarakat “Lapor Mas Wapres” yang digagas oleh Wakil Presiden Gibran Rakabuming Raka menarik perhatian publik karena membuka kanal komunikasi langsung antara pemerintah dengan masyarakat. Penelitian ini bertujuan guna mengevaluasi respons masyarakat terhadap program tersebut melalui analisis sentimen pada komentar YouTube, dengan memanfaatkan dua algoritma machine learning yaitu Support Vector Machine (SVM) serta Naïve Bayes Classifier (NBC).Sebanyak 2500 komentar dikumpulkan dari enam video YouTube menggunakan metode crawling, kemudian diproses melalui tahapan pembersihan data, normalisasi, tokenisasi, dan pelabelan sentimen. Kinerja kedua algoritma diukur berdasarkan akurasi, presisi, recall, serta f1-score. Temuan penelitian menunjukkan bahwa SVM mempunyai performa klasifikasi yang lebih unggul dengan akurasi mencapai 76,2%, sementara NBC hanya mencapai akurasi 59,8%. SVM juga menunjukkan distribusi klasifikasi yang lebih seimbang pada ketiga kategori sentimen (positif, netral, negatif), sedangkan NBC cenderung bias terhadap sentimen positif. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma SVM lebih sesuai untuk menganalisis opini publik pada platform media sosial yang memiliki ragam bahasa informal seperti YouTube.