JATENGKU.COM, Semarang — Perkembangan teknologi informasi dan media digital telah menghasilkan volume data yang sangat besar, terutama dari interaksi pengguna di berbagai platform media sosial. Salah satu platform yang menjadi sumber data penting adalah YouTube, di mana pengguna dapat memberikan komentar sebagai bentuk tanggapan terhadap konten yang dipublikasikan. Komentar-komentar tersebut mengandung informasi berharga yang dapat dimanfaatkan untuk mengetahui opini, persepsi, dan tingkat kepuasan audiens terhadap suatu konten.
Melalui program magang di bacaaja.co, mahasiswa Program Studi Informatika Universitas PGRI Semarang (UPGRIS), Firda Nova Safitri, mengembangkan sebuah aplikasi berbasis web yang mampu melakukan analisis sentimen terhadap komentar YouTube secara otomatis. Proyek magang ini berjudul “Pengembangan Aplikasi Analisis Sentimen Komentar YouTube pada Konten bacaaja.co dengan Metode Naive Bayes Menggunakan Text Mining”. Pengembangan aplikasi ini bertujuan untuk membantu perusahaan dalam memahami respons audiens secara lebih cepat, akurat, dan berbasis data.
Kegiatan magang diawali dengan proses observasi terhadap kebutuhan perusahaan dalam melakukan evaluasi konten digital yang dipublikasikan melalui platform YouTube.
Berdasarkan hasil identifikasi, proses analisis komentar masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama, terutama ketika jumlah komentar yang masuk terus meningkat. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang mampu mengotomatisasi proses pengumpulan, pengolahan, dan klasifikasi komentar sehingga informasi yang diperoleh dapat digunakan sebagai bahan evaluasi secara lebih efektif.
Dalam proses pengembangannya, aplikasi memanfaatkan YouTube Data API v3 untuk memperoleh data komentar dari video yang dipublikasikan pada kanal bacaaja.co. Data yang berhasil dikumpulkan kemudian diolah menggunakan teknik Text Mining melalui beberapa tahapan preprocessing, seperti case folding, tokenizing, filtering, dan stemming. Tahapan tersebut dilakukan untuk membersihkan data dan mengubah teks menjadi bentuk yang lebih terstruktur sehingga dapat digunakan dalam proses klasifikasi sentimen.
Metode Naive Bayes digunakan sebagai algoritma utama dalam proses klasifikasi karena memiliki kemampuan yang baik dalam mengelompokkan data teks berdasarkan probabilitas kemunculan kata. Dengan menggunakan metode ini, sistem mampu mengidentifikasi dan mengelompokkan komentar ke dalam kategori sentimen positif, negatif, maupun netral secara otomatis. Penerapan metode Naive Bayes juga memungkinkan proses analisis dilakukan dengan lebih cepat sehingga membantu perusahaan dalam memperoleh informasi secara real-time.
Selain proses klasifikasi sentimen, aplikasi yang dikembangkan dilengkapi dengan dashboard interaktif yang menampilkan hasil analisis dalam bentuk tabel dan visualisasi grafik. Melalui dashboard tersebut, pengguna dapat melihat distribusi sentimen, jumlah komentar pada setiap kategori, serta tren tanggapan audiens terhadap konten yang dipublikasikan. Informasi yang dihasilkan dapat dimanfaatkan sebagai bahan pertimbangan dalam penyusunan strategi konten yang lebih sesuai dengan kebutuhan dan preferensi audiens.
Pengembangan aplikasi ini tidak hanya memberikan manfaat bagi perusahaan, tetapi juga menjadi sarana bagi mahasiswa untuk menerapkan ilmu yang diperoleh selama perkuliahan ke dalam dunia kerja nyata. Melalui kegiatan magang, mahasiswa memperoleh pengalaman dalam pengembangan aplikasi berbasis web, pengolahan data menggunakan teknik text mining, implementasi algoritma machine learning, serta pengelolaan proyek teknologi informasi yang sesuai dengan kebutuhan industri.
Selain meningkatkan kompetensi teknis, kegiatan magang juga memberikan pengalaman dalam bekerja secara profesional, mulai dari proses analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi aplikasi, pengujian sistem, hingga evaluasi hasil pengembangan. Pengalaman tersebut menjadi bekal penting bagi mahasiswa dalam menghadapi tantangan dunia kerja yang semakin menuntut kemampuan adaptasi terhadap perkembangan teknologi digital.
Secara keseluruhan, proyek “Pengembangan Aplikasi Analisis Sentimen Komentar YouTube pada Konten bacaaja.co dengan Metode Naive Bayes Menggunakan Text Mining” menunjukkan bagaimana pemanfaatan teknologi informasi dapat membantu organisasi dalam mengolah data digital menjadi informasi yang bernilai. Melalui aplikasi yang dikembangkan, bacaaja.co diharapkan dapat memahami respons audiens secara lebih efektif sehingga mampu meningkatkan kualitas konten dan strategi komunikasi digital di masa mendatang. Kegiatan magang ini juga menjadi bukti nyata bahwa kolaborasi antara dunia pendidikan dan industri mampu menghasilkan inovasi yang bermanfaat serta mendukung pengembangan kompetensi mahasiswa dalam menghadapi era transformasi digital.
Penulis: Firda Nova Safitri
Mahasiswa Prodi Informatika, Universitas PGRI Semarang
Editor Jatengku.com lulusan S1 Ilmu Komunikasi Universitas Diponegoro (UNDIP). Berpengalaman lebih dari 10 tahun dalam pengelolaan media online.
