Analisis Sentimen Opini Publik Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan TF-IDF - Agustin, Yoga Handoko; Cici Mulyani, Neng; Sindu Prasetya, Wahyu (Jurnal Algoritma, 2025)
Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan larangan study tour yang dikeluarkan oleh Gubernur Jawa Barat dengan memanfaatkan data komentar dari media sosial Instagram. Data dikumpulkan melalui teknik web scraping menggunakan ekstensi Instant Data Scraper dengan kata kunci relevan, kemudian diberi label secara otomatis oleh ChatGPT. Untuk menjamin kualitas pelabelan, dilakukan validasi manual terhadap 10% data secara acak, yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 93%. Proses analisis dilakukan menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan kerangka kerja SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess). Tantangan distribusi kelas yang tidak seimbang diatasi melalui penerapan SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan akurasi model sebesar 80%, dengan F1-score tertinggi pada kategori sentimen positif (82%) dan negatif (81%). Temuan ini membuktikan bahwa kombinasi SEMMA dan algoritma Naïve Bayes efektif untuk memetakan opini publik berbasis data media sosial. Lebih jauh, penelitian ini memberikan kontribusi praktis bagi pemerintah dan pembuat kebijakan, khususnya dalam memonitor persepsi masyarakat secara real-time terhadap kebijakan yang diterapkan. Dengan pendekatan ini, pemerintah dapat lebih cepat mengidentifikasi respons publik, mengantisipasi potensi penolakan, serta menyusun strategi komunikasi yang lebih tepat sasaran. Selain itu, kerangka kerja yang digunakan dapat diadaptasi pada isu kebijakan lainnya, sehingga bermanfaat sebagai model analisis sentimen yang sistematis, terukur, dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.