Analisis Sentimen Wacana Publik di Media Sosial X terhadap Pengungsi Rohingya: Pendekatan Klasifikasi Naïve Bayes - Muhammad Chairul Azmi; Muhammad Ikhsan (JRTI (Jurnal Riset Tindakan Indonesia), 2025)
Kedatangan pengungsi etnis Rohingya di Indonesia memicu beragam respons publik yang secara luas diekspresikan melalui media sosial X. Dinamika opini tersebut mencerminkan interaksi kompleks antara nilai kemanusiaan, solidaritas sosial, serta kekhawatiran sosial dan ekonomi yang berkembang di masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan sentimen opini masyarakat terhadap kedatangan pengungsi Rohingya di Indonesia dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes berbasis data media sosial X. Hasil analisis menunjukkan bahwa mayoritas opini masyarakat cenderung bernada positif, yang merefleksikan adanya empati dan dukungan terhadap isu kemanusiaan pengungsi Rohingya. Namun demikian, proporsi sentimen negatif yang cukup signifikan juga ditemukan, terutama dipengaruhi oleh faktor sosial, pemberitaan media, serta penyebaran informasi yang tidak valid di ruang digital. Model klasifikasi yang dibangun mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 80,13%, menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki kinerja yang cukup baik dalam mengklasifikasikan sentimen teks berbahasa Indonesia. Temuan ini mengindikasikan bahwa meskipun narasi kemanusiaan masih mendominasi wacana publik, terdapat potensi pergeseran opini akibat isu sosial dan disinformasi yang berkembang di media sosial. Oleh karena itu, hasil penelitian ini dapat menjadi rujukan bagi pembuat kebijakan dalam merumuskan strategi komunikasi publik yang lebih efektif serta memperkuat pengelolaan isu pengungsi berbasis data dan persepsi masyarakat.