OPINION MINING TERHADAP PENANGANAN ROHINGYA DI PROVINSI ACEH MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES PADA MEDIA SOSIAL TWITTER - Yuliawati, Yuliawati; Sulistyowati, Nina; Siska, Siska (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2024)
Asia Tenggara dikenal dengan kekayaan budaya dan etnis yang beragam, namun kerap menghadapi konflik dan intoleransi antarkelompok. Kasus Rohingya menyoroti dampak negatif dari perbedaan ini, sering dibahas di platform Twitter. Untuk mengidentifikasi gambaran tentang penanganan Rohingya di Aceh, penelitian ini menggunakan metode KDD (Knowledge Discovery in Database). Proses ini mencakup seleksi, preprocessing, transformasi, data mining, dan evaluasi. Studi ini menunjukkan bahwa skenario 90:10 dengan pelabelan Inset Lexicon dan SMOTE menghasilkan akurasi model yang meningkat dari 80% menjadi 83%, dengan presisi 88%, recall 76%, dan f-measure 81%. Penggunaan Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen dari 2.584 tweet Twitter menunjukkan hasil yang menjanjikan. Rekomendasi untuk penelitian mendatang mencakup pengumpulan data yang lebih luas dan pertimbangan algoritma seperti Random Forest atau Support Vector Machine. Pemerintah perlu mengadopsi kebijakan inklusif untuk memfasilitasi integrasi Rohingya di Aceh, sementara UNHCR harus meningkatkan advokasi dan kerjasama dengan pemerintah serta meningkatkan kesadaran masyarakat tentang integrasi pengungsi.