Ichtiyar Putra Dermawan Primary Author mixed material bibliography JAKARTA Universitas Satya Negara Indonesia 2025 id Indonesia

Text

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. Ichtiyar Putra Dermawan Teknik Informatika Skripsi Kebijakan Pemerintah K-Nearest Neighbour Analisis Sentimen TF-IDF YouTube API TI 2025 Institutional Repository USNI Universitas Satya Negara Indonesia TI 2025 8250351 Perpustakaan USNI Kampus A (SKRIPSI) TI 2025 ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOAR (KNN) 4412 2025-10-07 13:57:47 2025-10-07 13:58:05 machine generated