Perbandingan Algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes Dalam Analisis Sentimen Demo DPR RI 2025 - Lathif Huda; Farid Fitriyadi; Hardika Khusnuliawati (Politeknik Harapan Bersama, 2026)
Media sosial YouTube menjadi platform utama bagi masyarakat untuk menyuarakan opini terkait peristiwa politik, seperti Demo DPR RI 2025. Volume komentar yang masif memerlukan analisis sentimen otomatis untuk memahami opini publik. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes (NB) dalam mengklasifikasikan sentimen komentar tersebut ke dalam tiga kelas: Positif, Negatif, dan Netral. Data dikumpulkan dari tiga video YouTube terkait demo menggunakan YouTube Data API v3, menghasilkan 18.973 komentar unik setelah pra-pengolahan yang dilabeli menggunakan metode Lexicon-Based (InSet). Fitur diekstraksi menggunakan CountVectorizer (Bag-of-Words) dan data dibagi dengan rasio 80:20. Optimasi model dilakukan melalui Hyperparameter Tuning dengan GridSearchCV. Hasil analisis menunjukkan dominasi sentimen Negatif sebesar 40,34%. Pada pengujian klasifikasi, SVM dengan parameter terbaik (kernel 'linear' dan C=10) berhasil mencapai akurasi tertinggi sebesar 90,17%. Kinerja ini secara signifikan mengungguli Naive Bayes (alpha=0.5) yang hanya mencapai akurasi 66,14%. Kesimpulannya, SVM terbukti sebagai model yang lebih superior dan andal untuk klasifikasi sentimen pada dataset komentar politik berbahasa Indonesia yang berdimensi tinggi.