Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kenaikan Harga Bbm Pada Twitter Menggunakan Metode Gaussian, Naïve Bayes - Nur Azizah Retno Puji Astuti; Iqbal Maulana; Tesa Nur Padilah (Indonesian Journal of Innovation Multidisipliner Research, 2026)
Bahan Bakar Minyak (BBM) merupakan salah satu dari komoditas utama masyarakat yang penting untuk kehidupan sehari-hari serta berpengaruh secara simultan terhadap banyak sektor. Adanya kenaikan harga Bahan Bakar Minyak (BBM) ini menjadi isu yang sensitif di kalangan masyarakat dan selalu memicu respon yang masif baik secara langsung ataupun pada media sosial seperti Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap kenaikan harga BBM di media sosial Twitter dengan menerapkan algoritma Gaussian Naïve Bayes. Dengan menggunakan metode Knowledge Discovery in Database (KDD) yang memiliki proses data selection, data pre-processing, data transformation, data mining dan evaluation. Dataset yang diperoleh melalui crawling data sebanyak 6.979 tweets dari bulan januari sampai November 2022 dengan 3.357 tweets positif, 1.488 tweets negatif dan 1.367 tweets netral. Peneliti melakukan perbandingan data latih dan data uji dengan perbandingan 80:20 yang mendapatkan nilai accuracy 51%, precision 52%, recall 55% dan f1-score 51%. Kata kunci: Analisis Sentimen, Knowledge Discovery in Database, Kenaikan Harga BBM, Twitter, Gaussian Naïve Bayes.