Analisis Sentimen Opini Warga X terhadap Banjir di Sumatera Menggunakan Naive Bayes - Paulina Gorat Frans; Frans Steven Pakpahan; Sardo Pardingotan Sipayung (Jurnal Dinamika Informatika, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen opini masyarakat terhadap peristiwa banjir di wilayah Sumatera berdasarkan data dari media sosial X. Banjir merupakan bencana alam yang sering terjadi di Sumatera dan menimbulkan berbagai respons masyarakat yang banyak disampaikan melalui media sosial. Media sosial X dipilih sebagai sumber data karena bersifat terbuka dan real-time sehingga dapat merepresentasikan opini publik secara luas. Data penelitian terdiri dari 1.030 tweet berbahasa Indonesia yang dikumpulkan melalui proses crawling menggunakan API resmi X dengan kata kunci terkait banjir di Sumatera. Setelah dilakukan pembersihan data, diperoleh 873 tweet yang kemudian diproses melalui tahapan text mining, meliputi preprocessing teks, pelabelan sentimen secara manual, serta pembagian data menjadi data latih dan data uji. Data latih berjumlah 650 tweet, sedangkan data uji sebanyak 223 tweet. Klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes dengan bantuan perangkat lunak RapidMiner. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu memberikan kinerja yang cukup baik dalam mengklasifikasikan sentimen. Selain itu, hasil analisis menunjukkan bahwa opini masyarakat terhadap peristiwa banjir di wilayah Sumatera didominasi oleh sentimen negatif. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai persepsi masyarakat dan menjadi bahan pertimbangan dalam pengambilan kebijakan penanggulangan bencana.