Analisis Sentimen Komentar YouTube terhadap Pengangkatan Menkeu Purbaya Menggunakan Algoritma SVM dan Naïve Bayes - Anggi Dian Oktavianingsih; Ahmad Fadlil Fauzi; Juan Immanuel; Ongki D.Simatupang; Fachri Amsury; Riza Fahlapi (CV. ULIL ALBAB CORP, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen warganet terhadap komentar YouTube yang membahas pengangkatan Purbaya Yudhi Sadewa sebagai Menteri Keuangan, sekaligus membandingkan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes dalam proses klasifikasi. Sebanyak 1.202 komentar dikumpulkan dan melalui tahapan preprocessing sebelum dilakukan pelabelan manual. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen positif mendominasi dengan proporsi 58%, diikuti sentimen netral 29%, dan negatif 13%. Hal ini mengindikasikan bahwa sebagian besar komentar awal dari pengguna YouTube bersifat mendukung atau memberikan penilaian yang cenderung baik terhadap topik yang dibahas. Pada evaluasi model, algoritma SVM menunjukkan performa lebih unggul dengan akurasi 66,39% dan f1-score 55,53%, sedangkan Naïve Bayes menghasilkan akurasi 62,66% dan f1-score 40,94%. Hasil uji 10-fold cross validation turut mengonfirmasi bahwa SVM memiliki tingkat konsistensi yang lebih baik dibandingkan Naïve Bayes. Berdasarkan hasil tersebut, SVM dinilai lebih sesuai digunakan dalam analisis sentimen komentar publik yang memiliki variasi bahasa cukup luas dan konteks yang tidak selalu eksplisit, seperti pada isu pemerintahan dan politik.