Implementasi Analisis Sentiment, Toxicity, dan Social Network Terhadap Diskusi Penyakit Monkeypox di YouTube (Studi Kasus: BBC News, DW News, dan TalkTV) - Rifki Haqiqi; Khairan AR (Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah, 2024)
Abstrak - Penelitian ini mengimplementasikan analisis sentimen, toksisitas, dan analisis jaringan sosial dari diskusi tentang penyakit monkeypox di platform YouTube (Studi Kasus: BBC News, DW News, dan TalkTV). Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi bagaimana reaksi pengguna YouTube terhadap konten terkait monkeypox dan mempelajari sentimen publik, tingkat toksisitas, dan dinamika jaringan sosial yang terbentuk. Dengan menggunakan metode CRISP-DM, penelitian ini mengidentifikasi pola sentimen yang berbeda dengan VADER dan TextBlob, di mana ditemukan bahwa 32,11% komentar berbahasa Inggris memiliki sentimen negatif, 36,77% netral, dan 31,11% positif. Sedangkan pada analisis toksisitas, nilai rata-rata toksisitas adalah 0,16379, dengan kategori penghinaan (skor rata-rata 0,09292) dan kata-kata kasar (skor rata-rata 0,07143) menjadi yang paling menonjol. Analisis jaringan sosial dengan Gephi mengidentifikasi 5869 node dan 652 edge dengan beberapa pengguna kunci yang memiliki pengaruh signifikan dalam diskusi. Hasil ini memberikan wawasan penting mengenai persepsi publik, distribusi informasi, dan interaksi pengguna terkait masalah isu kesehatan global. Temuan ini berkontribusi pada pengembangan strategi komunikasi kesehatan yang lebih efektif di media sosial.Kata kunci:cacar monyet, analisis sentimen, toksisitas, jaringan sosial, CRISP-DM Abstract -.This research implements sentiment analysis, toxicity, and social network analysis of discussions about monkeypox disease on the YouTube platform (Case Study: BBC News, DW News, and TalkTV). The main objective of this research is to understand how YouTube users react to monkeypox-related content and study the public sentiment, toxicity level, and social network dynamics formed. Using the CRISP-DM method, this study identified different sentiment patterns with VADER and TextBlob, where it was found that 32.11% of English comments had negative sentiment, 36.77% were neutral, and 31.11% were positive. As for the toxicity analysis, the average toxicity score was 0.16379, with the categories of insults (average score 0.09292) and harsh words (average score 0.07143) being the most prominent. Social network analysis with Gephi identified 5869 nodes and 652 edges with several key users having significant influence in the discussion. These results provide important insights into public perceptions, information distribution and user interactions related to global health issues. The findings contribute to the development of more effective health communication strategies on social media.Keywords: monkeypox, sentiment analysis, toxicity, social network, CRISP-DM