ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN MULTINOMIAL NAIVE BAYES TERHADAP KASUS BOCORNYA PUSAT DATA NASIONAL

Kasus kebocoran data pada Pusat Data Nasional menjadi salah satu isu yang cukup banyak mendapat perhatian publik. Peristiwa ini kembali terjadi pada Juni 2024, yaitu ketika Pusat Data Nasional mengalami insiden kebocoran data dalam skala besar. Insiden tersebut melibatkan berbagai informasi pribadi yang bersifat sensitif, seperti nama lengkap, Nomor Induk Kependudukan (NIK), hingga data keuangan berupa informasi rekening bank. Hal ini memicu berbagai tanggapan dan opini publik yang disampaikan melalui media sosial, khususnya platform X. Media sosial X menjadi salah satu sarana masyarakat dalam menyampaikan pendapat dan kritik, banyaknya opini tersebut dapat menjadi sumber data yang bermanfaat untuk proses analisis sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat pada media sosial X tentang kasus bocornya pusat data nasional dan mengukur performa dari Multinomial Naive Bayes. Tahapan penelitian berupa pengumpulan data dari X, pelabelan data, Random Oversampling, pra proses data, pembobotan TF-IDF, klasifikasi Multinomial Naive Bayes, Validasi K-Fold, dan Evaluasi Confusion Metrix. Sebanyak 1264 data diklasifikasi oleh Multinomial Naive Bayes dengan pengujian K Fold Cross Validation yang menghasilkan akurasi tertinggi di pengujian ke 3 pada 6 fold cross validation yaitu 82%, untuk Precision 78%, Recall 89%, dan F1-score 84% di label negatif. Sedangkan untuk label positif, nilai Precision mencapai 88%, Recall 75%, dan F1-score 81%