Analisis Sentimen Opini Publik terhadap Rumah Sakit Pemerintah dan Swasta di Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes - Ginting, Suranta Bill Fatric; Tarigan, Eldha Novarina; Sihaloho, Binner; Telaumbanua, Jenni (Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas, 2025)
Media sosial menjadi wadah penting bagi masyarakat dalam menyuarakan opini terhadap berbagai layanan publik, termasuk pelayanan rumah sakit. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen opini publik terhadap rumah sakit pemerintah dan swasta di Indonesia menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data yang digunakan berupa 2.500 opini publik yang disimulasikan dan dibagi rata antara rumah sakit pemerintah dan swasta. Setiap opini diberi label sentimen positif atau negatif. Proses pra-pemrosesan dilakukan melalui pembersihan teks, penghapusan stopword, dan vektorisasi menggunakan metode Bag of Words. Hasil analisis menunjukkan bahwa rumah sakit swasta cenderung menerima lebih banyak sentimen positif dibanding rumah sakit pemerintah. Algoritma Naïve Bayes menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 87 %. Penelitian ini menunjukkan bahwa analisis sentimen dapat digunakan sebagai salah satu indikator persepsi publik terhadap layanan kesehatan.