<![CDATA[Penyesuaian subsidi harga Bahan Bakar Minyak (BBM) di Indonesia memicu respons publik yang luas, termasuk di wilayah Sumatera Selatan. Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat Sumatera Selatan terhadap kenaikan harga BBM menggunakan data komentar TikTok. Sebanyak 476 komentar yang telah melalui tahap prapemrosesan diklasifikasikan ke dalam tiga kategori: negatif, netral, dan positif. Distribusi data terdiri dari 127 instans negatif, 243 instans netral, dan 106 instans positif. Proses klasifikasi dilakukan dengan algoritma Naive Bayes Classifier melalui framework Orange Data Mining. Evaluasi model menggunakan k-fold cross-validation menunjukkan nilai Area Under Curve (AUC), Accuracy, F1-score, Precision, dan Recall sebesar 1.000. Analisis teks menggunakan word cloud dan pembobotan kata menunjukkan bahwa istilah “bbm”, “harga”, “pertalite”, “pertamax”, dan “subsidi” merupakan kata kunci dominan dalam diskusi publik. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa pendekatan pemrosesan bahasa alami berbasis Naive Bayes dapat digunakan untuk memantau persepsi publik terhadap kebijakan energi di tingkat regional.]]>
Copyrights © 2026
