Klasifikasi Sentiment Analysis Terhadap Usulan KB Vasektomi Syarat Penerima BANSOS dengan Metode Naive Bayes - Lubis, Rahma; Anggraeni, Sita (Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Informasi (JUKTISI), 2025)
<audio class="audio-for-speech"></audio> Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap usulan kebijakan vasektomi sebagai syarat penerima bantuan sosial (BANSOS) yang dikemukakan oleh Gubernur Jawa Barat. Data penelitian diperoleh dari platform media sosial X pada periode 29 April - 31 Juli 2025 sebanyak 848 tweet. Metode yang digunakan meliputi tahapan preprocessing data (case folding, cleaning, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, stemming), pelabelan sentimen, pembobotan dengan TF-IDF, serta feature selection menggunakan uji Chi-Square. Untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, dilakukan oversampling dengan metode SMOTE. Algoritma yang digunakan dalam klasifikasi adalah Multinomial Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas sentimen masyarakat bersifat positif dengan persentase 76,03%, sedangkan sentimen negatif sebesar 23,97%. Model Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 83%, presisi 0,83 untuk kelas negatif dan 0,85 untuk kelas positif, recall 0,85 untuk kelas negatif dan 0,82 untuk kelas positif, serta F1-score masing-masing 0,84 dan 0,83. Temuan ini membuktikan bahwa algoritma Naïve Bayes efektif digunakan untuk analisis sentimen terkait kebijakan publik di media sosial.