Sentiment Analysis of Data Security in Indonesia Using Naive Bayes - Sam, Muh. Hadal Ali (JATISI, 2025)
Keamanan data sangat penting untuk mencegah berbagai tindakan yang bisa merugikan serta melindungi informasi pribadi maupun publik. Namun, pada kenyataannya sistem keamanan data di Indonesia masih memiliki banyak celah. Dampak dari permasalahan ini mempengaruhi kepercayaan publik terhadap kemampuan pemerintah dalam menjaga data dan infrastruktur digital. Hal ini memicu berbagai tanggapan dari masyarakat yang menjadi perbincangan hangat di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen keamanan data di Indonesia pada platform media sosial X menggunakan Naïve Bayes Classifier serta mengetahui akurasi metode tersebut. Subjek dalam penelitian ini adalah sentimen publik terhadap keamanan data di Indonesia yang menggunakan media sosial X sebagai sumber data dengan 1.500 tweet berbahasa Indonesia. Data diperoleh melalui proses crawling, lalu dianalisis menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Analisis dimulai dengan tahap preprocessing meliputi cleaning, case folding, normalization, stopword removal, tokenization, stemming, dan translate. Setelah itu, pelabelan sentimen dilakukan menggunakan metode Vader untuk mengkategorikan tweet ke dalam tiga kelas: positif, negatif, dan netral. Pengujian dilakukan dengan empat skenario berdasarkan jumlah data per kelas. Hasil terbaik diperoleh pada skenario keempat dengan akurasi 79%. Kata kunci—Sentimen, Keamanan Data, Naïve Bayes