Analisis Sentimen Terhadap Identitas Kependudukan Digital Menggunakan Algoritma Multinomial Naïve Bayes - Putri, Alevia Mentari; Rosita Yanuarti; Moh Dasuki; Agus Milu Susetyo (JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia), 2025)
Inovasi baru dalam perkembangan teknologi kini pemerintah telah meluncurkan inovasi baru yaitu Identitas Kependudukan Digital berbasis digital melalui aplikasi yang dijadikan sebagai tujuan pemerintah dalam mengurangi cetak fisik KTP dan blangko sehingga lebih efisien dan mudah dalam mengakses identitas masyarakat dalam smartphone masing-masing dan digunakan untuk mengelola data identitas masyarakat. Aplikasi ini telah banyak menimbulkan pro dan kontra  dari masyarakat yang menilai sebuah aplikasi IKD ini dalam mendukung digitalisasi, sehingga tujuan dari penelitian ini diperlukan analisis sentimen untuk mengetahui penilaian serta ulasan masyarakat terhadap adanya IKD tersebut sehingga dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi oleh pemerintah. Media sosial banyak yang digunakan dalam menyampaikan pendapat serta opini masyarakat tentag IKD ini terutama pada platform X atau Twitter, dengan pengambilan data dengan teknik crawling. Analisis pada platform X ini sangat penting karena menjadi sumber pengumpulan data yang cepat dan luas dari penyampaian masyarakat tentang IKD tersebut. Pendekatan penelitian ini menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes untuk mengklasifikasi analisis sentimen masyarakat. Dari hasil pengujian menggunakan K-Fold Cross Validation, didapatkan hasil tertinggi pada 10 Fold uji ke-8 dengan nilai akurasi tertinggi 95%, presisi 94% dan recall 100%, sehingga algoritma Multinomial Naive Bayes ini cocok untuk dijadikan sebagai metode analisis data.