JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)
Vol 14, No 1 (2026)

Evaluasi Kinerja Random Forest, SVM, dan Transformer untuk Klasifikasi Komentar Judi Online di Youtube

Arroyan, Devina (Unknown)
Handayani, Maya Rini (Unknown)
Umam, Khothibul (Unknown)
Ulinuha, Masy Ari (Unknown)



Article Info

Publish Date
30 Jan 2026

Abstract

Maraknya komentar bermuatan promosi judi online di platform YouTube menimbulkan kekhawatiran terhadap kenyamanan dan keamanan digital, khususnya bagi pengguna muda. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja tiga metode klasifikasi teks dalam mendeteksi komentar judi online berbahasa Indonesia, yaitu Transformer (IndoBERT), Support Vector Machine (SVM), dan Random Forest. Dataset yang digunakan terdiri dari 5.000 komentar hasil ekstraksi dari beberapa video YouTube yang kemudian melalui proses pelabelan manual dan prapemrosesan teks. Proses evaluasi dilakukan menggunakan skema pembagian data latih–uji sebesar 80:20 dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score sebagai ukuran performa. Hasil menunjukkan bahwa IndoBERT memberikan performa terbaik dengan akurasi 98,70% dan F1-score 0,98, lebih tinggi dibandingkan SVM (88,85%) dan Random Forest (79,62%). Studi ini memiliki keterbatasan pada jumlah dan keragaman dataset yang masih terbatas, sehingga performa model berpotensi berubah ketika diterapkan pada skala data yang lebih luas atau domain komentar lain. Penelitian lanjutan dapat mempertimbangkan penambahan data dari berbagai kategori konten YouTube serta penerapan teknik augmentasi data untuk meningkatkan generalisasi model.

Copyrights © 2026






Journal Info

Abbrev

justin

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

JUSTIN aims to publish research results and thoughts among academics, researchers, scientists, and practitioners in the field of informatics/computer science so that they are freely available to the public, and support the exchange of knowledge. The scope of JUSTIN is but is not limited to the ...