Analisis Sentimen Belajar Programming Pada Media Sosial Youtube Menggunakan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes - Sella Adelia; Eva Milanda; Jena Santari; Dea Talia Kesuma; Echa Silvia; Fandi Kurniawan (APTIKOM SUMSEL, 2023)
Di era digital yang terus berkembang, media sosial, khususnya YouTube, telah menjadi sumber utama informasi dan pembelajaran yang mudah diakses melalui telepon seluler. Bukan hanya sebagai alat interaksi, media sosial juga menawarkan ilmu pengetahuan dan pembelajaran yang berlimpah, termasuk tutorial pemrograman dan pengembangan perangkat lunak. YouTube khususnya menarik karena menyediakan konten yang mudah dipahami dan menarik, seperti penggunaan algoritma Naive Bayes, yang sering dibahas namun kurang dipahami secara luas. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen belajar pemrograman di YouTube, menggunakan algoritma klasifikasi Naive Bayes untuk mengklasifikasikan sentimen dalam komentar sebagai positif, negatif, atau netral. Hasil menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi 100% untuk sentimen positif dan 66,39% untuk sentimen negatif. Analisis ini memberikan wawasan tentang pandangan dan respons pengguna terhadap konten pembelajaran pemrograman di YouTube, yang dapat menjadi dasar untuk perbaikan dan pengembangan konten edukasi lebih lanjut.