Implementation Of Random Forest Algorithm On Youtube Comment Sentiment Analysis Regarding Global Conflict Issues For Early Detection Of Psychological Threats

Rekayasa Keamanan Siber

Abstrak

Penyebaran narasi provokatif di media sosial selama ketegangan global menimbulkan ancaman psikologis terhadap stabilitas nasional. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan sentimen publik mengenai isu Perang Dunia 3 menggunakan algoritma Random Forest untuk mendukung kesiapan pertahanan siber. Data dikumpulkan melalui YouTube API dengan fokus pada kanal berita relevan, dipraproses menggunakan TF-IDF, dan diklasifikasikan ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Model Random Forest dikonfigurasi dengan 100 estimator dan dievaluasi menggunakan 5-fold cross-validation. Hasil menunjukkan bahwa Random Forest mencapai akurasi sebesar [Isi % Akurasi] dengan presisi lebih tinggi dibandingkan metode lain. Sentimen negatif yang didominasi ketakutan dan ketidakpastian mengindikasikan potensi kerentanan terhadap operasi psikologis. Disimpulkan bahwa model ini dapat berfungsi sebagai sistem peringatan dini untuk pemantauan ancaman perang informasi.