Kajian ini berfokus pada sentimen masyarakat terhadap pengesahan UU Kesehatan pada Selasa 11 Juli 2023 yang dianggap merugikan tenaga kesehatan di Indonesia. Pokok-pokok kontroversi di dalam Undang-undang Kesehatan mencakup longgarnya peraturan bagi dokter asing, kekhawatiran mengenai kriminalisasi petugas kesehatan, pengeluaran wajib, dan tanggung jawab dewan medis kepada menteri. Pengesahan UU Kesehatan ini menuai beragam reaksi masyarakat di media sosial, ada yang mendukung keputusan pemerintah, ada pula yang menentang. Oleh karena itu, penulis melakukan penelitian terkait analisis sentimen opini masyarakat terhadap pengesahan UU Kesehatan dengan metode Naïve Bayes untuk mengetahui apakah mayoritas opini tersebut pro, kontra, atau netral. Dalam penelitian ini, penulis mengumpulkan data tweet dari media sosial X (Twitter) dengan hasil data yang sudah diseleksi sebanyak 1.182. Data yang diperoleh kemudian diolah terlebih dahulu, kemudian diberikan label positif, negatif, dan netral. Selanjutnya data tersebut dibobotkan menggunakan perhitungan TF-IDF. Berdasarkan hasil penelitian, algoritma Naïve Bayes dapat bekerja dengan baik namun kurang optimal. Hal ini dibuktikan dengan hasil pengujian dengan beberapa skenario dimana algoritma ini memperoleh akurasi tertinggi 65,75% pada skenario data yang diberi label manual oleh penulis dengan perbandingan 60:40 namun masih dibawah algoritma SVM dengan hasil akurasi 66,81%. Sedangkan Random Forest mendapat akurasi terendah sebesar 65,54%.
Kata Kunci: Klasifikasi, Analisis Sentimen, Hukum Kesehatan, Naif Bayes, SVM, Random Forest.