Pemodelan Statistik Sentimen Pengguna terhadap Artificial Intelligence pada Media Sosial X Menggunakan Analisis Sentimen Berbasis Natural Language Processing - Faras Alfito Dwi; Purwadi (Siber Nusantara Research & Yayasan Sinergi Inovasi Bersama (SIBER), 2026)
Penelitian ini mengkaji sentimen publik terhadap kecerdasan buatan generatif pada media sosial X dengan menggabungkan analisis sentimen berbasis leksikon, pemodelan topik, dan klasifikasi teks prediktif. Objek penelitian berupa unggahan pengguna berbahasa Indonesia yang membahas ChatGPT, Gemini, Copilot, Grok, dan layanan AI generatif lain selama Januari-Desember 2024. Setelah melalui penyaringan, deduplikasi, dan normalisasi teks, sebanyak 3.842 unggahan dianalisis menggunakan leksikon InSet, representasi TF-IDF, Multinomial Naive Bayes, Support Vector Machine, dan Logistic Regression. Hasil penelitian menunjukkan sentimen positif mendominasi sebesar 52,3%, diikuti sentimen negatif 28,1% dan netral 19,6%. Topik yang paling banyak muncul ialah produktivitas, kekhawatiran pekerjaan, kualitas luaran, privasi, dan penggunaan pendidikan. Model Multinomial Naive Bayes memperoleh akurasi 84,7% dan F1-score 0,83, sedangkan SVM mencapai akurasi komparatif tertinggi 86,2%. Temuan ini menunjukkan bahwa pengguna Indonesia cenderung menerima AI generatif sebagai alat praktis, tetapi tetap menaruh kekhawatiran terhadap disrupsi pekerjaan, misinformasi, privasi, dan integritas akademik