ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PERPANJANGAN MASA JABATAN KEPALA DESA MENJADI DELAPAN TAHUN PADA YOUTUBE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
Keywords:
Sentiment Analysis, Village Head Term of Office, Youtube, K-Nearest NeighborAbstract
menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) pada platform YouTube untuk mengevaluasi reaksi masyarakat terhadap perpanjangan masa jabatan kepala desa menjadi delapan tahun. Data yang digunakan untuk penelitian ini berasal dari komentar dari video YouTube yang membahas subjek tersebut. Analisis dimulai dengan pengumpulan data melalui scraping web. Selanjutnya, tahap pra-pemrosesan data membersihkan dan menyediakan teks komentar untuk analisis sentimen. Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas komentar menyatakan ketidaksetujuan terhadap perpanjangan masa jabatan kepala desa. Hasil ini dapat digunakan oleh para pembuat kebijakan untuk mengetahui bagaimana publik melihat perubahan kebijakan ini. Penelitian ini juga menunjukkan keandalan algoritma K-NN untuk menganalisis sentimen pada teks yang berasal dari media sosial.Selanjutnya, algoritma K-NN digunakan untuk menempatkan sentimen komentar ke dalam kategori negatif, netral, atau positif. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar sentimen masyarakat cenderung menentang perpanjangan masa jabatan kepala desa. Hasil ini memberi pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan wawasan penting.
References
Anwari, V.B. and Yuliazmi, Y. (2022) ‘Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Penerapan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat’, Skanika, 5(1), pp. 72–81. Available at: https://doi.org/10.36080/skanika.v5i1.2912.
Hendriansyah and Pramusinto, W. (2023) ‘Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Tilang Elektronik Pada Twitter Dengan Algoritma K-Nearest Analysis of Public Sentiment on Electronic Tilang on Twitter Social Media Using Countvectorizer Feature Extraction and K-Nearest Neighbor Algorithm’, Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 2(September), pp. 1094–1101.
Ilham, A. (2023) ‘Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kesehatan Mental Pada Twitter Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor’, Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas …, 2(September), pp. 539–547. Available at: http://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senafti/article/view/792%0Ahttp://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senafti/article/download/792/527.
Pratama, Y.A., Umaidah, Y. and Voutama, A. (2021) ‘Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja)’, Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI, 5(2), pp. 897–910.
Simposium, P., Multidisiplin, N. and Tangerang, U.M. (2022) ‘Analisis Sentimen Kinerja Pemerintahan Menggunakan Algoritma’, 4, pp. 114–121.
Siroj, S.M., Arwani, I. and Ratnawati, D.E. (2021) ‘Analisis Sentimen Opini Publik pada Twitter terhadap Efek Pembelajaran Daring di Universitas Brawijaya menggunakan Metode K-Nearest Neighbor’, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5(7), pp. 3131–3140.
Syakir, A. and Hasan, F.N. (2023) ‘Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Perilaku Korupsi Pejabat Pemerintah Berdasarkan Tweet Menggunakan Naive Bayes Classifier’, Jurnal Media Informatika Budidarma, 7(4), pp. 1796–1805. Available at: https://doi.org/10.30865/mib.v7i4.6648.
Syofiani, F., Alam, S. and Sulistyo S, M.I. (2023) ‘Analisis Sentimen Penilaian Masyarakat Terhadap Childfree Berdasarkan Komentar di Youtube Menggunakan Algoritma Naïve Bayes’, Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, 9(2), pp. 688–703. Available at: https://doi.org/10.37012/jtik.v9i2.1661.
Utami, L.A. (2017) ‘Analisis Sentimen Opini Publik Berita Kebakaran Hutan Melalui Komparasi Algoritma Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor Berbasis Particle Swarm Optimization’, Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 13(1), pp. 103–112. Available at: www.tribunnews.com.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Michael Ronald Michael Ronald, Frencis Matheos Sarimole, Yuma Akbar, Aditya Zakaria Hidayat (Author)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
