Analisis Persepsi Publik terhadap Penyaluran Beras Bantuan Bencana Alam Menggunakan Naive Bayes Berdasarkan Data Media Sosial X

Abstract

Abstrak penelitian ini mengkaji fenomena penyaluran bantuan beras pasca-bencana yang kerap menjadi perbincangan hangat di media sosial X. Tujuan utama penelitian adalah untuk memetakan persepsi masyarakat terhadap kredibilitas dan ketepatan sasaran distribusi bantuan tersebut menggunakan algoritma Naive Bayes. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data berbasis kata kunci relevan, pembersihan data (preprocessing), dan klasifikasi sentimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naive Bayes mampu mengidentifikasi kecenderungan opini publik secara akurat, baik berupa dukungan maupun keluhan terkait prosedur distribusi. Implikasi dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi rujukan bagi pemangku kebijakan dalam mengevaluasi sistem penyaluran bantuan logistik agar lebih transparan dan responsif terhadap aspirasi masyarakat di ruang digital.