Analisis Etika Komentar Youtube tentang Program Makanan Bergizi Gratis Menggunakan Support Vector Machine (SVM) - Dian Nurul Iman; Gideon Triman Harefa; Muhammad Ajie Kurniawan; Reza Pratama; Shahrudin; Sukron Ma’mum; Rahmawati (Jurnal Riset Informatika dan Inovasi, 2026)
Platform digital, YouTube khususnya−kini menjadi arena utama ekspresi publik terhadap berbagai kebijakan pemerintah, tak terkecuali Program Makanan Bergizi Gratis (MBG). Sayangnya, keterbukaan ruang tersebut tidak selalu diiringi kualitas komunikasi yang baik; ujaran kebencian, kata-kata kotor, dan penyebaran hoaks kerap mewarnai kolom komentar. Penelitian ini membangun sistem klasifikasi komentar YouTube seputar Program MBG ke dalam dua kelas yaitu "Etis" dan "Tidak Etis" dengan mengandalkan algoritma Support Vector Machine (SVM) berkernal RBF. Sebanyak 6.419 komentar dikumpulkan melalui scraping YouTube API pada periode April 2025 sampai Maret 2026. Pelabelan awal memanfaatkan pendekatan Lexicon-Based yang berpijak pada kamus kata tidak etis berbahasa Indonesia. Rangkaian pra-pemrosesan mencakup case folding, cleansing, tokenisasi, stopword removal, dan stemming dengan pustaka Sastrawi, sedangkan ekstraksi fitur dilakukan menggunakan TF-IDF. Model yang dihasilkan mencapai akurasi 96%, dengan 94,18% komentar masuk kategori "Etis" (5.992 komentar) dan 5,82% masuk kategori "Tidak Etis" (370 komentar). Temuan ini diharapkan dapat menjadi pijakan bagi pengembangan sistem moderasi konten otomatis untuk teks berbahasa Indonesia.