Konsumsi gula di Indonesia tergolong tinggi dengan penderita diabetes
mencapai 20,4 juta jiwa. Kondisi tersebut mendorong pemerintah untuk
memberlakukan kebijakan cukai pada minuman berpemanis dalam kemasan
(MBDK) sebagai upaya untuk mengurangi tingkat konsumsi gula. Media sosial,
khususnya platform X, berperan sebagai media bagi masyarakat untuk
mengemukakan opini terhadap kebijakan tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk
menganalisis sentimen masyarakat terkait kebijakan cukai MBDK dengan
memanfaatkan pendekatan berbasis leksikon untuk pelabelan data serta klasifikasi
menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes dengan ekstraksi fitur unigram
dan bigram. Hasil awal menunjukkan bahwa akurasi tertinggi diperoleh dalam uji
10-Fold Cross Validation dengan rata-rata tingkat akurasi mencapai 83%, presisi
83%, recall 76%, dan F1-Score 77%. Setelah dilakukan penyeimbangan data
menggunakan Stratified Cross Validation yang dikombinasikan dengan Borderline
SMOTE, didapatkan peningkatan performa model. Hasil tertinggi diperoleh dalam
pengujian 10-Fold Cross Validation dengan akurasi mencapai 86%, presisi 85%,
recall 83%, dan F1-Score 83%. Hasil tersebut menunjukan bahwa model
Multinomial Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen masyarakat
terhadap kebijakan cukai MBDK dengan kinerja yang baik setelah dilakukan proses
penyeimbangan data.