Analisis Sentimen pada Trailer Deadpool vs Wolverine Menggunakan Model Machine Learning - Renedominick, Verio; Barus, Simon (Pustaka Galeri Mandiri, 2025)
Media sosial telah menjadi platform utama bagi masyarakat dalam memberikan tanggapan terhadap konten hiburan, termasuk trailer film. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar publik terhadap trailer film Deadpool vs Wolverine di YouTube menggunakan empat model pembelajaran mesin. Data komentar dikumpulkan melalui YouTube Data API v3 dan diproses menggunakan teknik preprocessing standar. Pelabelan sentimen menggunakan Sentiment Intensity Analyzer menghasilkan tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil analisis menunjukkan dominasi komentar netral (7.072) dan positif (6.289) dibanding negatif (2.690). Perbandingan performa model menunjukkan Logistic Regression memiliki akurasi tertinggi (86,61%), diikuti Decision Tree (85,89%), Naive Bayes (79,08%), dan KNN (60,07%). Penelitian ini mengidentifikasi tantangan terkait ketidakseimbangan distribusi data dan memberikan wawasan tentang efektivitas berbagai model pembelajaran mesin dalam analisis sentimen konten hiburan