Penelitian ini menganalisis sentimen publik terhadap "Pemilihan Remaja Teladan GMIM Wilayah Ratahan" menggunakan algoritma Naive Bayes. Data kuesioner terbuka dikumpulkan dari peserta dan pemangku kepentingan, kemudian diproses melalui tahapan pra-pemrosesan teks meliputi case folding, penghapusan tanda baca, dan tokenisasi. Sebagian kecil dari respons dilabeli secara manual ke dalam kategori positif, netral, dan negatif untuk melatih model Naive Bayes. Model yang telah dilatih kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan data sentimen yang tersisa. Hasil penelitian mengungkapkan distribusi sentimen secara keseluruhan dan menyoroti aspek-aspek spesifik dari proses pemilihan yang mendapatkan umpan balik positif, netral, atau negatif, seperti pelaksanaan program, transparansi, dan dampaknya terhadap perkembangan remaja. Studi ini memberikan wawasan berharga untuk perbaikan inisiatif pengembangan remaja di organisasi keagamaan di masa mendatang. This research analyzes public sentiment regarding the "Pemilihan Remaja Teladan GMIM Wilayah Ratahan" using the Naive Bayes algorithm. Open-ended questionnaire data was collected from participants and stakeholders, then processed through text preprocessing steps including case folding, punctuation removal, and tokenization. A subset of the responses was manually labeled into positive, neutral, and negative categories to train the Naive Bayes model. The trained model was subsequently used to classify the remaining sentiment data. The findings reveal the overall sentiment distribution and highlight specific aspects of the election process that garnered positive, neutral, or negative feedback, such as program execution, transparency, and impact on youth development. This study provides valuable insights for improving future youth development initiatives within religious organizations.
                        
                        
                        
                        
                            
                                Copyrights © 2025