ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP RESPONS PEMERINTAH DALAM PENANGANAN BANJIR DI ACEH DAN SUMATERA UTARA BERDASARKAN KOMENTAR YOUTUBE MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN RANDOM FOREST - M Musyawir Halim; M Fadli Abdul Aziz; M Farhan Alhabsy; Winda Kurnia Sari; Ken Ditha Tania; Fathoni Fathoni (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2026)
Bencana banjir merupakan salah satu bencana yang sering terjadi di Indonesia dan menimbulkan berbagai respons masyarakat terhadap tindakan pemerintah. Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana persepsi publik terhadap respons pemerintah dalam penanganan banjir di wilayah Aceh dan Sumatera Utara berdasarkan komentar YouTube. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap penanganan banjir oleh pemerintah. Metode yang digunakan meliputi preprocessing teks berupa case folding, cleaning, tokenizing, dan stopword removal, serta pelabelan sentimen ke dalam tiga kategori, yaitu positif, netral, dan negatif. Representasi fitur menggunakan TF-IDF, kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memperoleh akurasi 86%, sedangkan Random Forest memperoleh akurasi 89%, sehingga Random Forest memiliki performa yang lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen