ANALISIS SENTIMEN PUBLIK PENGGUNA TWITTER TERHADAP KANKER SERVIKS DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER - Faddillah, Umi; Sugiyarto, Ipin; Agustin Fitriana, Lady (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Media sosial, khususnya Twitter, telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari sebagai sumber informasi serta sebagai indikator opini publik terhadap berbagai isu yang sedang ramai diperbincangkan. Salah satu topik yang mendapat perhatian adalah kanker serviks, yang menurut data Kementerian Kesehatan RI merupakan penyakit mematikan kedua setelah kanker payudara. Perbincangan mengenai kanker serviks di Twitter mencerminkan tingkat pemahaman dan kesadaran masyarakat terhadap penyakit ini, sehingga penting untuk dianalisis lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kanker serviks di Indonesia menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier sebagai model klasifikasi sentimen. Data yang digunakan berupa 325 tweet terkait kanker serviks yang dikumpulkan selama lima tahun terakhir (2020–2024). Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data tweet, pemrosesan teks, penerapan algoritma Naïve Bayes Classifier, serta evaluasi akurasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi mencapai tingkat akurasi yang bervariasi setiap tahunnya, yaitu 0,76 pada tahun 2020 dengan 48 tweet positif, 0,73 pada tahun 2021 dengan 45 tweet positif, 0,76 pada tahun 2022 dengan 51 tweet positif, 0,88 pada tahun 2023 dengan 53 tweet positif, dan 0,81 pada tahun 2024 dengan 71 tweet positif. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa sentimen positif terhadap kanker serviks mengalami peningkatan setiap tahunnya. Hal ini mengindikasikan meningkatnya kesadaran masyarakat terhadap penyakit ini, yang dapat menjadi dasar bagi pemerintah dan lembaga kesehatan untuk terus mengedukasi masyarakat mengenai pencegahan serta deteksi dini kanker serviks guna menekan angka kasus di Indonesia.