Publikasi
Karya Ilmiah MahasiswaPencarian Spesifik
Kunjungan
Perkembangan media sosial menjadikan YouTube sebagai salah satu platform yang banyak dimanfaatkan masyarakat untuk berbagi informasi sekaligus menyampaikan opini melalui kolom komentar. Kisah sopir truk di Alas Roban yang diunggah pada Channel Malam Mencekam memperoleh perhatian besar dari warganet sehingga menghasilkan beragam tanggapan yang dapat dianalisis menggunakan analisis sentimen. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Naive Bayes untuk mengklasifikasikan sentimen komentar YouTube ke dalam kategori positif, negatif, dan netral serta menganalisis ekspresi emosi yang muncul pada komentar pengguna. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan data sebanyak 1.463 komentar yang diperoleh melalui proses crawling menggunakan YouTube Data API v3 pada Google Colab. Tahapan penelitian meliputi pelabelan sentimen berbasis lexicon, preprocessing berupa cleaning, case folding, normalization, tokenizing, stopword removal, dan stemming, dilanjutkan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Dataset kemudian dibagi menggunakan split validation dengan komposisi 80% data latih dan 20% data uji sebelum diklasifikasikan menggunakan algoritma Naive Bayes. Kinerja model dievaluasi menggunakan confusion matrix berdasarkan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi sebesar 59,37%, diikuti sentimen netral sebesar 27,09%, dan sentimen positif sebesar 13,54%. Pengujian model menghasilkan nilai accuracy sebesar 63%, precision sebesar 46%, recall sebesar 63%, dan F1-score sebesar 50%, yang menunjukkan bahwa metode Naive Bayes memiliki kemampuan yang cukup baik dalam mengklasifikasikan sentimen komentar YouTube. Penelitian ini memberikan gambaran mengenai persepsi warganet terhadap kisah sopir truk di Alas Roban serta menunjukkan bahwa metode Naive Bayes dapat diterapkan sebagai alternatif untuk analisis sentimen pada data komentar media sosial.
Amrullah, F., & Solichin, A. (2024). Analisis Emosi Pada Live Chat Youtube “Mata Najwa: 3 Bacapres Bicara Gagasan” Menggunakan Pendekatan Lexicon dan Algoritma Naive Bayes. Jurnal TICOM: Technology of Information and Communication, 12(3), 2024. https://saifmohammad.com/WebPages/NRC-Emotion-
Brawijaya, U., Iqbal Darmawan, N., & Darma Setiawan, B. (2017). Fakultas Ilmu Komputer Analisis Sentimen terhadap Akuisisi Saham Tokopedia oleh TikTok Menggunakan Naïve Bayes berdasarkan Komentar YouTube (Vol. 1, Number 1). http://j-ptiik.ub.ac.id
Chely, Haerani, E., Fikry, M., & Budianita, E. (2023). Analisis sentimen komentar youtube terhadap Anies Baswedan sebagai bakal calon presiden 2024 menggunakan metode naive bayes classifier. Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), 4(1), 207–215. https://doi.org/10.37859/coscitech.v4i1.4790
Farah Zhafira, D., Rahayudi, B., & Korespondensi, P. (2021). ANALISIS SENTIMEN KEBIJAKAN KAMPUS MERDEKA MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DAN PEMBOBOTAN TF-IDF BERDASARKAN KOMENTAR PADA YOUTUBE (Vol. 2, Number 1). Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI)
Fatah, Z., & Syarifah, L. (2025a). Analisis Sentimen Komentar YouTube pada Video Terkait Insiden Pengemudi Ojek Online dan Anggota Brimob Menggunakan Algoritma Naive Bayes. In JAMASTIKA (Vol. 4).
Fatah, Z., & Syarifah, L. (2025b). Analisis Sentimen Komentar YouTube pada Video Terkait Insiden Pengemudi Ojek Online dan Anggota Brimob Menggunakan Algoritma Naive Bayes. In JAMASTIKA (Vol. 4).
Firsttama, R. A., Arifiyanti, A. A., & Kartika, D. S. Y. (2024). Analisis Sentimen Komentar Youtube Konferensi Tingkat Tinggi G20 Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 6(2), 282–285. https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i2.1263
Harahap, M., & Kurniawan, R. (2024). Analisis Sentimen Komentar Youtube terhadap Food Vlogger dengan Menggunakan Metode Analisis Sentimen Komentar Youtube terhadap Food Vlogger dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes. 9(1). http://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_Means/
Hardian, R. W., Prasetyo, E., Khaira, U., Suratno, T., Sains, F., & Teknologi, D. (2021). MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Online Lecture Sentiment Analisys On Twitter Social Media During The Covid-19 Pandamic Using Sentistrength Algorithm Analisis Sentiment Kuliah Daring di Media Sosial Twitter Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Sentistrength. Https://Journal.Irpi.or.Id/Index.Php/Malcom, 1, 138–143. https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom
Hayuningtyas, R. Y., & Sari, R. (2019). ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK BAHASA INDONESIA TERHADAP WISATA TMII MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN PSO. Jurnal TECHNO Nusa Mandiri, 16(1), 37. http://nusamandiri.ac.id/
Huwaida, S. F., Kusumawati, R., & Isnaini, B. (2024). Analisis Sentimen Komentar YouTube terhadap Pemindahan Ibu Kota Negara Menggunakan Metode Naïve Bayes. Jambura Journal of Informatics, 6(1), 26–39. https://doi.org/10.37905/jji.v6i1.24718
Ikram, H., Aviciena Hasibuan, M., Rianda, H., Fahriza, A., & Suhendra, R. (2024). IMPLEMENTASI METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI MOBILE LEGENDS DI GOOGLE PLAY STORE. 1Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Teuku Umar, Aceh Barat 23681, Indonesia
Ismardani, T., & Fatah, Z. (2025). Sentiment Analysis of YouTube User Comments on Government Policies Using the Naïve Bayes Method. Journal Of Data Insights, 3(2), 113–123. https://doi.org/10.26714/jodi.v3i2.876
Kevin, K., Enjeli, M., & Wijaya, A. (2024). Analisis Sentimen Pengunaaan Aplikasi Kinemaster Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Ilmiah Computer Science, 2(2), 89–98. https://doi.org/10.58602/jics.v2i2.24
Kusumawardhani, H. H., Aini, F. N., Nadhifah, S., & Febrianto, M. Y. (2024). Analisis Sentiment Ulasan Aplikasi Gopay Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. SURYA INFORMATIKA, 14(1), 3026–3034.
md saputra. (2021). KLASIFIKASI SENTIMEN PADA VIDEO CHANNEL YOUTUBE RADITYA DIKA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER TUGAS AKHIR.
Muljono, Putri Artanti, D., Syukur, A., Prihandono, A., & Rosal Moses Setiadi, D. I. (2018). Konferensi Nasional Sistem Informasi 2018 STMIK Atma Luhur Pangkalpinang. http://twitter.com
Narayanan, V., Arora, I., & Bhatia, A. (2022). Fast and accurate sentiment classification using an enhanced Naive Bayes model.
Ningtyas, A. A., Solichin, A., & Pradana, R. (2023). ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE TENTANG PREDIKSI RESESI EKONOMI TAHUN 2023 MENGGUNAKAN ALGORITME NAÏVE BAYES (Vol. 20, Number 1). budiluhur.ac.id
Nurdy, A. H., Rahim, A., & Arbansyah. (2024a). Analisis Sentimen Ulasan Game Stumble Guys Pada Playstore Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Teknika, 13(3), 388–395. https://doi.org/10.34148/teknika.v13i3.993
Prasetyo, V. R., Benarkah, N., & Chrisintha, V. J. (2021). Implementasi Natural Language Processing Dalam Pembuatan Chatbot Pada Program Information Technology Universitas Surabaya. Teknika, 10(2), 114–121. https://doi.org/10.34148/teknika.v10i2.370
Putro, H. F., Vulandari, R. T., & Saptomo, W. L. Y. (2020). Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN), 8(2), 2620–7532. https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i2.500
Raharjo, S. (2014). KLASTERASI,KLASIFIKASI DAN PERINGKASAN TEKS BERBAHASA INDONESIA (Vol. 8). Twayne Publishers.
Rahman, A., Rahmat, F., Fariqi, M. Y., & Adi, S. (2020). Metode Naive Bayes untuk Menganalisis Akurasi Sentimen Komentar di Youtube. In Jurnal EECCIS (Vol. 14, Number 1). http://bit.ly/2u802Pe
Rosyadi, I. (2018). SISTEM INFORMASI PADA “MAYA” WEDDING ORGANIZER BERBASIS WEBSITE. SURYA INFORMATIKA, 5, 1. http://ejournal.politeknikmuhpkl.ac.id/index.php/surya_informatika
Safira, A., Masyarakat…n, A. S., & Hasan, F. N. (2023). ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PAYLATER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER. Jurnal Sistem Informasi, 5(1), 59–70. ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi
Saputra, E. F., & Pribadi, M. R. (2023). MDP STUDENT CONFERENCE (MSC) 2023 Universitas Multi Data Palembang | 17 ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR PADA KANAL YOUTUBE THE LAZY MONDAY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES.
Saputra, Subhi, D. H., Zain, F., & Winatama, A. (2019). IMPLEMENTASI SENTIMEN ANALISIS KOMENTAR CHANNEL VIDEO PELAYANAN PEMERINTAH DI YOUTUBE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES. Jurnal Informatika Polinema, 5, 209–213.
Sulistia, Harahap, M., & Kurniawan, R. (2024). Analisis Sentimen Komentar Youtube terhadap Food Vlogger dengan Menggunakan Metode Analisis Sentimen Komentar Youtube terhadap Food Vlogger dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes. MEANS (Media Informasi Analisa Dan Sistem), 9(1), 87–96. http://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_Means/
Suprapti, T., & Narasati, R. (2024). IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN ULASAN PRODUK MAKANAN DAN MINUMAN DI TOKOPEDIA. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 8, Number 1). JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Syafi’i, A., Afdal, M., Saputra, E., & Novita, R. (2024). Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Penjualan Pulsa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Aplikasi, 7(3), 1300–1308. https://doi.org/10.32493/jtsi.v7i3.41364
Syafrizal, S., Afdal, M., & Novita, R. (2023). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi PLN Mobile Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(1), 10–19. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i1.983
Syahputra, R., Yanris, G. J., & Irmayani, D. (2022). SVM and Naïve Bayes Algorithm Comparison for User Sentiment Analysis on Twitter. Sinkron, 7(2), 671–678. https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i2.11430
Syawal, J., & Kartowagiran, B. (2013). Evaluasi Kinerja Pengawasan Sekolah Dasar dalam. http://tunas63.wordpress.com/
Thomas, S., Informasi, T., & Shanti Bhuana, I. (2021). Studi Analisis Metode Analisis Sentimen pada YouTube. JIFOTECH (JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY), 1(1).
Tito. (2025). PERBANDINGAN PERFORMA ALGORITMA NAIVE BAYES DAN SVM UNTUK ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE TERHADAP INDUSTRI ESPORTS DI INDONESIA. KAMPUS AKADEMIK PUBLISING Jurnal Ilmiah Nusantara ( JINU), 6, 1391–1399. : https://doi.org/10.61722/jinu.v2i6.6753
Tjen, J. (2025). Tjen, Pengaruh Jenis Stopwords Terhadap Akurasi Model Multinomial Naïve Bayes Dalam Proses Sentimen Analisis 13 Pengaruh Jenis Stopwords terhadap Akurasi Model Multinomial Naïve Bayes dalam Proses Sentimen Analisis.
Wahyuni, W. (2022). Analisis Sentimen terhadap Opini Feminisme Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 4, 148–153. https://doi.org/10.37034/infeb.v4i4.162
Wikipedia bahasa Indonesia. (2026, May). Alas Roban. https://id.wikipedia.org/wiki/Alas_Roban
Wirga, E. W. (2016). ANALISIS KONTEN PADA MEDIA SOSIAL VIDEO YOUTUBE UNTUK MENDUKUNG STRATEGI KAMPANYE POLITIK. provided by Gunadarma University: Ejournal UG
Yulianto, M. F., Hana, F. M., & Prihandono, A. (2025). Penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam Analisis Sentimen terhadap Mobil Listrik. Sainteks, 22(1), 109–115. https://doi.org/10.30595/sainteks.v22i1.26036
Zhafira, D. F., Rahayudi, B., Brawijaya, U., & Korespondensi, P. (2021). ANALISIS SENTIMEN KEBIJAKAN KAMPUS MERDEKA MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DAN PEMBOBOTAN TF-IDF SENTIMENT ANLAYSIS OF KAMPUS MERDEKA POLICY USING NAIVE BAYES AND TF-IDF TERM WEIGHTING BASED ON YOUTUBE. 2(1), 55–63.
Zulfiqri, R., Sari, B. N., & Padilah, T. N. (2024). ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI MEDIA SOSIAL INSTAGRAM PADA SITUS GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 12(3), 2965–2973. https://doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4995
| Properti | Nilai Properti |
|---|---|
| Organisasi | Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan |
| umpp.pekalongan@yahoo.com | |
| Alamat | Jl. Raya Pekajangan No. 1A Kedungwuni Pekalongan |
| Telepon | (0285) 7832294 |
| Tahun | 2026 |
| Kota | Pekalongan |
| Provinsi | Jawa Tengah |
| Negara | Indonesia |