PERBANDINGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR DAN NAÏVE BAYES DALAM ANALISIS SENTIMEN PRODUK INFINIX NOTE 40

Abstrak

Abstract: Infinix Note 40 adalah produk populer dengan spesifikasi tinggi namun terjangkau dengan kelengkapan paket pembelian yang menarik, produk ini telah menarik perhatian di media sosial dan platform ulasan, termasuk di channel YouTube Gadgetin. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua algoritma data mining, K-Nearest Neighbour (KNN) dan Naïve Bayes, dalam menganalisis sentimen. Dari 8.323 data komentar pada video di channel GadgetIn, hasil menunjukkan bahwa Naïve Bayes lebih unggul dari KNN dengan akurasi sebesar 69.% dibandingkan akurasi KNN sebesar 59%, dengan detail matrix Naïve Bayes sebagai berikut Precision sebesar 68,9%, Recall sebesar 69% dan F1-Score sebesar 68,5%. Penemuan ini menekankan keunggulan Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen terhadap Infinix Note 40 dari ulasan di channel YouTube Gadgetin dan menghasilkan intepretasi condong ke arah negatif dimana model mengklasifikasikan sentimen negatif 39%, sentimen netral 26% dan sentimen positif 34%.

Kata Kunci: Data Mining, Klasifikasi Teks, Analisis Sentimen, K-Nearest, Neighbor, Naïve Bayes, YouTube.