<![CDATA[Permasalahan pengelolaan sampah di Kota Ternate kerap menjadi pembahasan di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik dan menyediakan rekomendasi kebijakan berbasis data dengan mengembangkan model klasifikasi Random Forest. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif melalui pengumpulan data komentar dari media sosial, preprocessing teks (tokenisasi, normalisasi, penghapusan stop word, stemming), ekstraksi fitur TF-IDF, dan klasifikasi sentimen dengan algoritma Random Forest. Evaluasi model menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Model Random Forest yang dihasilkan mencapai akurasi keseluruhan 59,80%. Nilai presisi tertinggi diperoleh pada kelas positif (0,80), sedangkan recall tertinggi pada kelas negatif (0,9914). Analisis lebih lanjut mengidentifikasi kata kunci dominan seperti "laut", "buang", dan "sampah". Meskipun akurasi model masih dapat ditingkatkan, penelitian ini berhasil memetakan sentimen masyarakat. Temuan ini dapat menjadi dasar empiris bagi pemerintah daerah untuk merumuskan kebijakan pengelolaan sampah yang lebih responsif.Kata Kunci: Sampah, Random Forest, Sentimen, Media Sosial, Kota Ternate]]>
Copyrights © 2026
