Wisah Sri Mulyani, Petrus Sokibi, Viar Dwi Kartika, K. Kusnadi, R. T. Subagio
{"title":"ANALISIS SENTIMEN OPINI MASYARAKAT TERKAIT PENGGUNAAN THREAD TANPA IZIN OLEH NESSIE JUDGE","authors":"Wisah Sri Mulyani, Petrus Sokibi, Viar Dwi Kartika, K. Kusnadi, R. T. Subagio","doi":"10.51920/jd.v13i2.350","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"YouTuber storytelling merupakan seorang content creator yang membuat konten pada platform YouTube dengan menjadi pencerita. Pada tanggal 4 dan 5 Februari 2023, ada dua user Twitter yang menulis tweet yang berisi bahwa pada konten Nessie Judge terdapat thread miliknya yang diambil dan dipakai untuk pembuatan konten, pihak Nessie Judge tidak izin terlebih dahulu untuk membawakan thread tersebut pada kontennya dan malah mengunggahnya pada platform YouTube. Nessie Judge termasuk sudah melanggar hak cipta. Masyarkat pun banyak yang ikut berkomentar. Tetapi banyaknya opini menjadikannya sulit dan membutuhkan banyak waktu untuk menganalisis satu per satu komentar tersebut. Maka dari itu dilakukan analisis sentimen untuk menganalisa dan mengklasifikasi pendapat dari masyarakat terhadap Nessie Judge terkait dengan penggunaan thread tanpa izin yang sudah dilakukannya dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Analisis sentimen adalah bidang penelitian yang menganalisis pendapat, perasaan, evaluasi, sikap, dan perasaan orang tentang entitas yang diungkapkan dalam teks tertulis dan karakteristiknya. Hasil dari penelitian ini yaitu berupa presentase komentar positif, netral dan negatif yang didapatkan dari perhitungan data testing dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Penelitian ini dapat menjadi acuan agar YouTuber lain lebih mempertimbangkan perihal izin dan tidak melakukan hal serupa karena akan merugikan orang lain dan dirinya sendiri.Kata kunci: Analisis Sentimen, Naïve Bayes Classifier, YouTuber Storytelling, Nessie Judge, Twitter.","PeriodicalId":384047,"journal":{"name":"Jurnal Digit","volume":"206 ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Digit","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.51920/jd.v13i2.350","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
YouTuber storytelling merupakan seorang content creator yang membuat konten pada platform YouTube dengan menjadi pencerita. Pada tanggal 4 dan 5 Februari 2023, ada dua user Twitter yang menulis tweet yang berisi bahwa pada konten Nessie Judge terdapat thread miliknya yang diambil dan dipakai untuk pembuatan konten, pihak Nessie Judge tidak izin terlebih dahulu untuk membawakan thread tersebut pada kontennya dan malah mengunggahnya pada platform YouTube. Nessie Judge termasuk sudah melanggar hak cipta. Masyarkat pun banyak yang ikut berkomentar. Tetapi banyaknya opini menjadikannya sulit dan membutuhkan banyak waktu untuk menganalisis satu per satu komentar tersebut. Maka dari itu dilakukan analisis sentimen untuk menganalisa dan mengklasifikasi pendapat dari masyarakat terhadap Nessie Judge terkait dengan penggunaan thread tanpa izin yang sudah dilakukannya dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Analisis sentimen adalah bidang penelitian yang menganalisis pendapat, perasaan, evaluasi, sikap, dan perasaan orang tentang entitas yang diungkapkan dalam teks tertulis dan karakteristiknya. Hasil dari penelitian ini yaitu berupa presentase komentar positif, netral dan negatif yang didapatkan dari perhitungan data testing dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Penelitian ini dapat menjadi acuan agar YouTuber lain lebih mempertimbangkan perihal izin dan tidak melakukan hal serupa karena akan merugikan orang lain dan dirinya sendiri.Kata kunci: Analisis Sentimen, Naïve Bayes Classifier, YouTuber Storytelling, Nessie Judge, Twitter.