Analisis Opini Publik di YouTube terhadap Pemindahan Ibu Kota Negara Menggunakan Metode Naïve Bayes - Roy Hamdan; Zaehol fatah (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 2026)
Pemindahan pusat pemerintahan nasional dari DKI Jakarta ke wilayah Kalimantan Timur telah memicu beragam tanggapan publik, menjadikannya isu strategis yang penting untuk dianalisis. Studi ini dilaksanakan untuk mengkaji kecenderungan sentimen masyarakat Indonesia mengenai berbagai pandangan yang muncul terkait isu tersebut pembangunan IKN melalui data komentar yang diambil dari platform YouTube. Analisis sentimen kebijakan publik ini Menjadi hal yang krusial untuk menggali bagaimana pandangan publik terhadap fungsi yang dimaksud strategis IKN sebagai sentra aktivitas pemerintahan, perekonomian, serta budaya. Kajian ini menggunakan pendekatan Data Mining dengan menerapkan algoritma klasifikasi Naïve Bayes. Proses dimulai dengan mengumpulkan 700 baris data komentar yang mengandung 8 atribut, yang kemudian dipisahkan digunakan sebagai sekitar 80% bagian untuk data pelatihan (560 komentar) serta dialokasikan sekitar 20% sebagai data untuk pengujian. Data pra-pemrosesan (pre-processing) dilakukan untuk memastikan kualitas data sebelum model Naïve Bayes dibangun menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Model Naïve Bayes dipilih karena meskipun berasumsi independensi fitur yang sederhana, metode ini kerap menghasilkan keluaran klasifikasi tepat serta efektif., terutama didalam pengolahan teks. Hasil pengumpulan data menunjukkan distribusi sentimen yang cukup berimbang, terdiri dari 236 komentar positif, 248 komentar negatif, dan 216 komentar netral, dengan sedikit dominasi opini negatif. Kinerja model Naïve Bayes kemudian diuji menggunakan 352 sampel dari testing set. Hasil evaluasi, yang disajikan melalui Matriks Konfusi dan metrik kinerja, menjadi dasar penilaian kualitas prediksi model. Studi ini berhasil memanfaatkan metode Naïve Bayes dalam melakukan proses klasifikasi opini publik IKN, menunjukkan bahwa algoritma berbasis probabilitas ini efektif dalam menganalisis sentimen dari data media sosial Kata Kunci: Analisis Opini Publik di YouTube terhadap Pemindahan pusat Ibu Kota Negara, Naïve bayes, Klasifikasi , Data Mining , RapidMiner  Relocation of the National Capital (IKN) from its previous area DKI from Jakarta to the East Kalimantan region has triggered various public responses, making it a critical strategic issue for analysisThis study seeks to analyze public sentiment in Indonesia regarding opini publik regarding  IKN development using comment data collected from the YouTube platform. This public policy sentiment analysis is crucial for understanding the community's perception of IKN's strategic role as a center of governance, economy, and culture. The research employs a Data mining approach by utilizing the Naïve Bayes classification algorithm. process began with collecting 700 rows of comment data containing 8 attributes, which were then separated into 80% parts for training data (560 comments) and 20% testing data. Data pre-processing was performed to ensure data quality before the Naïve Bayes model was built using the RapidMiner software. The Naïve Bayes model was chosen because, despite its simple assumption of feature independence, it often provides accurate and efficient classification results, particularly in text processing. The data collection results showed a relatively balanced sentiment distribution, consisting of 236 positive, 248 negative, and 216 neutral comments, with a slight dominance of negative opinions. The performance of the Naïve Bayes model was subsequently tested using 352 samples from the testing set. The evaluation results, presented through the Confusion Matrix and performance metrics, served as the basis for assessing the model's prediction quality. This study successfully implemented Naïve Bayes to classify public opinion on IKN, demonstrating that this probability-based algorithm is effective in analyzing sentiment from social media data Kata Kunci: Public Opinion Analysis on YouTube regarding the Relocation of the National Capital, Naïve Bayes, Classification, Data Mining, RapidMiner