Tingginya volume percakapan publik di media sosial seperti Instagram memicu tantangan bagi Diskominfo dalam memonitor aspirasi dan krisis komunikasi secara efisien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem dashboard monitoring media sosial MediaGuard AI berbasis Large Language Model (LLM) untuk mempercepat serta mempertajam analisis opini publik. Metode pengembangan sistem menggunakan model Waterfall yang mencakup requirements analysis, system design, implementation, testing, deployment, hingga maintenance. Rancang bangun sistem mengintegrasikan Groq API untuk pemrosesan teks naskah, tautan berita, maupun dokumen PDF/DOCX guna mengekstraksi sentimen, tema, framing, hingga rekomendasi mitigasi. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing yang mencakup 10 skenario fungsionalitas, meliputi input data, auto-tagging, analisis konten, visualisasi dashboard, hingga penyimpanan riwayat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem MediaGuard AI berhasil dibangun dan beroperasi 100% sesuai spesifikasi kebutuhan. Sistem mampu mengklasifikasikan sentimen, menghasilkan visualisasi heatmap geografis wilayah Riau, serta menyediakan rekomendasi draf mitigasi dan counter-narrative secara otomatis untuk mendukung pengambilan keputusan strategis pemerintah daerah.