Analisis Sentimen Komentar Youtube Tentang Pemblokiran Aplikasi Roblox Menggunakan Metode Support Vector Machine Dan Naive Bayes (SVMNB) - Muhammad Zikri Maulidi; Destiarini; Joko Kuswanto (Jurnal Inovasi Komputer, 2026)
Perkembangan teknologi informasi telah mengubah cara Masyarakat mengekspresikan pendapat dan berinteraksi secara daring. Salah satu sarana ekspresi publik yang paling sering digunakan adalah kolom komentar di platform YouTube. Studi ini bertujuan untuk menganalisis pandangan publik terhadap isu pemblokiran aplikasi Roblox oleh pemerintah Indonesia melalui respons pengguna YouTube. Metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes (NB) yang digunakan untuk mengkategorikan komentar ke dalam tiga jenis sentimen: positif, negatif, atau netral. Data penelitian diambil dari tiga saluran YouTube: Kompas TV, Kompas Jawa Timur, dan Liputan6, dengan total 300 komentar yang diperoleh melalui platform ExportComments. Prosedur analisis meliputi langkah-langkah pra-pemrosesan, penandaan data, TF-IDF, dan klasifikasi dengan dua algoritma: Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes, diakhiri dengan evaluasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine (SVM) mencapai akurasi 73,33%, sedangkan metode Naïve Bayes mencapai akurasi 67%. Hasil ini menunjukkan bahwa SVM mengungguli Naive Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen dari komentar YouTube.