YouTube menjadi salah satu platform media sosial yang banyak digunakan untuk berkreasi, khususnya dalam bentuk video. Dengan semakin banyaknya kreator video, semakin banyak juga video yang disajikan di YouTube, salah satunya bertemakan ulasan makanan. Saat mengunggah video ulasan makanan pada platform YouTube, salah satu masalah yang muncul bagi pembuat dan penonton video YouTube adalah belum adanya fitur yang dapat melakukan klasifikasi komentar. Seseorang dapat dengan bebas memberikan komentar terhadap video tersebut termasuk komentar yang bersifat pujian ataupun bersifat hinaan. Berdasarkan masalah itu dibuatlah sebuah sistem yang secara otomatis dapat mengklasifikasikan komentar yang ada pada video yang terkait.
Penggunaan analisis sentimen dapat melakukan klasifikasi komentar sesuai dengan kategori yang digunakan. Secara keseluruhan sistem terdiri dari dua tahap,yaitu proses pembuatan model dan proses analisis sentimen. Pada proses pembuatan model, tahapan yang dilakukan yaitu menyiapkan dataset, melakukan
preprocessing, labelling, term weighting, dan terakhir melakukan training dataset. Dataset yang digunakan adalah semua komentar dan balasan yang ada pada video mengenai ulasan makanan. Kemudian dilakukan preprocessing terhadap setiap komentar yang dilanjutkan dengan proses labelling dan pemberian bobot nilai terhadap setiap kata. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan model yang memanfaatkan algoritma klasifikasi K Nearest Neighbor (K-NN) yang bersifat Supervised Learning.
Hasil akhir dari sistem yang dibuat berupa pengklasifikasian nilai sentimen terhadap semua komentar yang ada dalam video ulasan makanan ke dalam dua kelas, yaitu positif dan negatif. Nilai akurasi yang didapat pada model yang dibuat adalah 89%. Adapun semua komentar yang didapat dan hasil analisis sentimen ditampilkan di web analisis sentimen ulasan makanan untuk dapat dilihat oleh pengguna.