Klasifikasi Kesadaran Mahasiswa terhadap Jejak Digital Menggunakan Metode Naive Bayes - Ainun Aminah; Humaira Humaira; Roberto Kaban (PT. Publikasiku Academic Solution, 2026)
Jejak digital merupakan rekam data aktivitas pengguna yang tersimpan di internet dan dapat memberikan dampak positif maupun negatif bagi individu. Rendahnya kesadaran mahasiswa terhadap jejak digital dapat menyebabkan berbagai permasalahan, seperti penyalahgunaan data pribadi, pencemaran reputasi, dan ancaman keamanan informasi. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan kesadaran mahasiswa terhadap jejak digital berdasarkan perilaku penggunaan media sosial dengan metode Naive Bayes. Data yang digunakan adalah Students Social Media Addiction Dataset yang terdiri dari 705 data mahasiswa dari berbagai negara dan jenjang pendidikan, diakses melalui platform Kaggle. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, diskretisasi, pembagian data latih dan data uji sebesar 80:20, penerapan algoritma Naive Bayes dengan Laplace Smoothing, serta evaluasi menggunakan confusion matrix, akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan model mencapai akurasi 90,78% dengan distribusi kelas yang tidak seimbang, yaitu Kesadaran Rendah 408 data (57,9%), Kesadaran Sedang 197 data (27,9%), dan Kesadaran Tinggi 100 data (14,2%). Dominasi kelas Kesadaran Rendah mengindikasikan bahwa sebagian besar mahasiswa dalam dataset masih rentan terhadap risiko jejak digital akibat intensitas penggunaan media sosial yang tinggi. Temuan ini menegaskan pentingnya program literasi digital yang terstruktur di perguruan tinggi untuk meningkatkan kesadaran mahasiswa dalam mengelola jejak digital secara bertanggung jawab.