Klasifikasi Komentar Promosi Judi Online pada YouTube Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine - Rinaldi Fauzan; Delima Sitanggang; Reyhan Achmad Rizal (Universitas Budi Darma, 2026)
Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan komentar promosi judi online pada platform YouTube menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Data penelitian berasal dari dataset publik Kaggle yang berisi komentar pengguna YouTube terkait promosi judi online. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks, ekstraksi fitur menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), serta klasifikasi menggunakan SVM kernel linear. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model SVM memperoleh akurasi sebesar 95,94% dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang tinggi dan seimbang. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa mayoritas tanggapan pengguna cenderung berada pada kelas non-promosi terhadap konten judi online. Selain itu, SVM menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan Naïve Bayes pada dataset yang digunakan. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi TF-IDF dan SVM efektif digunakan untuk mengidentifikasi pola tanggapan pengguna terhadap konten judi online di YouTube