ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PELAYANAN SAMSAT DI TASIKMALAYA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

Abstract

Pelayanan publik merupakan aspek penting dalam memenuhi kebutuhan masyarakat, baik yang disediakan oleh lembaga pemerintah maupun lembaga swadaya masyarakat namun pelayanan publik selalu menjadi sorotan masyarakat akan pelayanan yang buruk. Penggunaan platform X memberikan kesempatan bagi masyarakat untuk memberikan opini terkait pelayanan publik, seperti layanan Sistem Administrasi Manunggal Satu Atap (SAMSAT) di Kota Tasikmalaya. Analisis sentimen diperlukan untuk memahami persepsi umum terhadap layanan ini, yang dapat dikategorikan sebagai positif, negatif, atau netral. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap layanan SAMSAT. Metode yang digunakan adalah Naïve Bayes Classifier dengan pengumpulan data dilakukan melalui crawling ulasan layanan SAMSAT dari pengguna X. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 82,34%. Prediksi positif mencapai 91,40%, prediksi negatif 81,48%, dan prediksi netral 77,05%. Akurasi recall positif, negatif, dan netral berturut-turut adalah 79,44%, 71,93%, dan 91,84%. Temuan ini memberikan pemahaman lebih dalam tentang persepsi masyarakat terhadap layanan SAMSAT, yang dapat menjadi dasar untuk peningkatan kualitas layanan publik di masa depan.