<![CDATA[Penelitian ini membahas isu sentimen publik terhadap pengambilalihan aset milik pejabat publik setelah gelombang protes tahun 2025 di Indonesia.Penelitian ini bertujuan untuk mengenali serta mengelompokkan opini masyarakat yang diunggah di media sosial X (Twitter) ke kategori positif, negatif, netral menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dataset dikumpulkan melalui kata kunci terkait isu penjarahan dan pengambilalihan aset, kemudian diproses melalui tahapan tokenisasi, normalisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Pembobotan TF-IDF diterapkan sebelum dilakukan klasifikasi sentimen. Hasil pengujian dievaluasi melalui ukuran kinerja menggunakan akurasi, presisi, recall, F1-score menunjukkan algoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan opini dengan baik dan mengidentifikasi sentimen dominan. Analisis menunjukkan bahwa sentimen negatif lebih mendominasi, mencerminkan ketidaksetujuan masyarakat terhadap pengambilalihan aset pasca protes. Temuan ini terbukti bahwa  metode Naïve Bayes efektif digunakan untuk memahami persepsi publik terhadap isu sosial dan politik di Indonesia]]>
Copyrights © 2026
