ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA YOUTUBE TERHADAP ANIME SPY X FAMILY BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES - Arita, Nurmala (Universitas Lampung, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pada komentar pengguna YouTube terhadap anime Spy x Family Bahasa Indonesia di channel Muse Indonesia. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini yaitu algoritma Naive Bayes yang berfungsi untuk mengoptimalkan klasifikasi sentimen berdasarkan komentar dari YouTube. Knowledge Discovery in Database (KDD) digunakan sebagai metodologi penelitian yang terdiri dari 6 proses yaitu Data Selection, Data Cleaning, Tokenizing, Normalization, Stemming, dan Stop-word Removal. Pada penelitian ini, algoritma Naive Bayes menghasilkan kinerja yang baik pada hasil evaluasinya. Hasil dari penelitian menerangkan bahwa algoritma Naive Bayes menunjukkan hasil yang cukup signifikan dengan sentimen 57,83% bersifat positif dan 42,17% bersifat negatif. Adapun hasil performa dari algoritma Naive Bayes dengan membandingkan tiga rasio (60:40, 70:30, 80:20) untuk data latih dan data uji menghasilkan akurasi yang tinggi. Rasio 80:20 menghasilkan nilai tertinggi dengan akurasi mencapai 86,03%, presisi 81,08%, recall 98,90%, dan F1-Score 89,11%. Hasil ini telah memberi gambaran bahwa sebagian besar pengguna YouTube yang menonton Spy x Family Bahasa Indonesia memberi respons positif terhadap kehadiran anime tersebut dengan versi dubbing Indonesia.