ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP PENANGGULANGAN JUDI ONLINE MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN SVM DI INDONESIA - Dzaki Ahnaf Zulfikar; Sufianto Ahmad Arrafi; Elvin Mauladan; Ramdhan Shurai Hafiz; Syabid Al Basith; Wahyudya Triwidodo (INFOTECH journal, 2025)
Praktik perjudian kini kian marak terjadi di indonesia, PPATK mencatat bahwa kerugian negara akibat judi online sangat mengkhawatirkan, penelitian ini mengkaji sentimen dan pendapat masyarakat Indonesia terhadap judi online menggunakan dua metode pengklasifikasian, yaitu Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan berasal dari 2.084 komentar di video-video YouTube yang dikelola oleh kanal Ferry Irwandi. Proses penelitian ini meliputi beberapa tahap, yaitu data cleaning, normalisasi bahasa, menghilangkan kata yang tidak penting, memecah kalimat menjadi kata-kata, memperbaiki bentuk kata, serta melakukan ekstraksi fitur pada kata menggunakan TF-IDF sebelum dilakukan pengklasifikasian pada model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memiliki kemampuan yang lebih baik dibandingkan Naïve Bayes, dengan tingkat akurasi sebesar 0,58 dan skor F1 yang lebih seimbang pada kategori netral dan positif. Sementara itu, Naïve Bayes hanya mampu mencapai akurasi sebesar 0,54 dan menunjukkan kemiringan yang signifikan pada kategori negatif. Selain itu, kedua metode tersebut terpengaruh oleh ketidakseimbangan distribusi perasaan dalam data yang digunakan. Secara umum, temuan penelitian menunjukkan bahwa masyarakat Indonesia cenderung memiliki perasaan negatif terhadap judi online, yang terlihat dari dominasi kata-kata yang bersifat mengkritik dalam komentar. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam memahami opini publik serta merancang strategi yang lebih tepat dalam menghadapi isu perjudian online di Indonesia.