Dermawan, Ichtiyar Putra (2025) ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBETERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOAR (KNN). Undergraduate thesis, Universitas Satya Negara Indonesia.

	Text Ichtiyar Putra Dermawan - 190100075 (ABSTRAK).pdf Download (3MB)
	Text Ichtiyar Putra Dermawan - 190100075 (BAB 1).pdf Download (177kB)

Abstract

Perkembangan teknologi komunikasi dan media sosial telah membuka peluang baru untuk memahami opini publik terhadap kebijakan pemerintah secara lebih cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan pemerintah, khususnya kebijakan efisiensi anggaran tahun 2025, dengan memanfaatkan komentar publik pada platform YouTube. Data dikumpulkan melalui YouTube API, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing (case folding, tokenizing, cleaning, stopword removal, dan stemming) dan diekstraksi fiturnya menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dengan nilai K=3. Evaluasi model menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score menunjukkan bahwa model memperoleh akurasi 88,1%, presisi 83%, recall 90,9%, dan F1-score 86,9%. Hasil ini mengindikasikan bahwa KNN cukup efektif dalam mengklasifikasikan sentimen komentar YouTube, meskipun ketidakseimbangan jumlah data antar kelas masih mempengaruhi performa pada kelas minoritas. Penelitian ini menghasilkan aplikasi berbasis desktop web yang mampu memvisualisasikan distribusi sentimen secara interaktif, sehingga dapat menjadi alat bantu bagi pengambil kebijakan dan analis media sosial untuk memantau opini publik secara real-time.

Actions (login required)

View Item