Youtube merupakan salah satu situs web video sharing yang memungkinkan penggunanya untuk memuat, menonton, dan berbagi video klip secara gratis. Video
– video yang dimuat pada Youtube dapat berupa film, musik, iklan, TV, dan video yang dibuat oleh penggunanya sendiri. Pada setiap video di Youtube, pengguna dapat memberikan komentar yang berkaitan dengan video tersebut yang dapat digunakan sebagai sumber data untuk analisis sentimen. Analisis sentimen adalah suatu cara yang dilakukan untuk mengetahui tanggapan seseorang terkait suatu objek tertentu. Cara penilaian sentimen secara otomatis dapat menggunakan berbagai metode atau algoritma, salah satunya menggunakan Naïve Bayes. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem yang secara otomatis dapat mengelompokkan sentimen dari setiap komentar pada kolom komentar video di Youtube untuk melihat persepsi masyarakat terhadap produk Nokia. Proses pengelompokan sentimen dimulai dari preprocessing hingga pembuatan model dengan metode Naïve Bayes Classifier. Proses pembuatan model ini dapat mengelompokkan sentimen menjadi positif dan negatif. Setelah itu dilakukan perhitungan akurasi dengan menggunakan confusion matrix dan diakhiri dengan visualisasi data mengenai analisis sentimen produk Nokia yang telah dikembangkan. Total data komentar yang akan digunakan sebanyak 2000 data. Dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan perbandingan rasio data
training dan testing sebesar 80:20 maka didapatkan akurasi sebesar 89,25%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Confusion Matrix, Naïve Bayes, Text Mining, Youtube