ANALISIS SENTIMEN PUBLIK ATAS RESPONS PEMERINTAH PADA SERANGAN RANSOMWARE DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING DAN SMOTE - Prayugah, Indra; Indahyanti, Uce; Ariyanti, Novia (JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering), 2024)
Serangan ransomware pada pusat data nasional Indonesia menjadi topik yang banyak dibicarakan di masyarakat. YouTube menjadi platform utama untuk menyebarkan informasi dan masyarakat beropini. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen publik mengenai penanganan pemerintah terhadap serangan ransomware melalui analisis komentar di kanal YouTube CNN Indonesia dan MetroTV. Data dikumpulkan menggunakan teknik web scraping dan dimasukkan ke dalam model klasifikasi dengan tiga label yaitu sentimen positif, netral, dan negatif. Tiga model machine learning yang akan digunakan adalah SVM, Random Forest, dan Naïve Bayes, dengan dua skenario pengujian yaitu menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) dan tanpa SMOTE. Penerapan SMOTE meningkatkan akurasi model, terutama pada SVM yang mencapai 96%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas komentar mengungkapkan sentimen negatif terhadap kinerja pemerintah. Penelitian ini diharapkan memberikan pemahaman mengenai persepsi publik terhadap isu keamanan siber di Indonesia dan efektivitas SMOTE dalam analisis sentimen