## ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP UNDANG-UNDANG PERLINDUNGAN DATA PRIBADI PADA APLIKASI X DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
Rayhan Abdul Jabbar Fahmi 1 , Wahib Muhibi Nur 2 , Dee Canawine 3
Muhammad Naufal Kusumajaya 4 , Ahmad Faris Fadhlillah 5 , Nur Aini Rakhmawati 6 1,2,3,4,5,6 Departemen Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
1 5026211003@student.its.ac.id, 2 05211940000059@student.its.ac.id, 3 5026211018@student.its.ac.id,
4 5026201121@student.its.ac.id, 5 5026211115@student.its.ac.id, 6 5026211018@student.its.ac.id

## ABSTRACT
Machine Learning plays a significant role in addressing classification and processing issues to predict developments related to  the  Personal  Data  Protection  Law.  Personal  data  is  individual  information  that  must  be  safeguarded,  with  protection guaranteed by the state. Unfortunately, Indonesia ranks very low in terms of cybersecurity compared to other countries. This research aims to explore challenges and seek potential solutions to ensure the security and protection of personal data. In this study, the Support Vector Machine (SVM) method is used to analyze and categorize public sentiment regarding the Personal Data Protection Law on the X application platform as positive, neutral, or negative. A sample data set of 372 tweets was  obtained  from  Crawling  results.  The  data  was  processed  using  the  Python  programming  language.  Before  analysis, preprocessing  was  performed  to  remove  unnecessary  words  or  information  so  that  the  accuracy  level  obtained  could approach the real situation. After analysis, the results showed 131 tweets with positive sentiment, 59 tweets with negative sentiment, and 182 tweets with neutral sentiment. Performance evaluation using the SVM algorithm with a 70% training data  and  30%  testing  data  comparison  yielded  an  accuracy  rate  of  75.89%.  This  research  is  expected  to  identify  public perceptions and responses to the Personal Data Protection Law and develop more effective strategies to maintain the security of personal data in Indonesia. This effort is important considering the increasing challenges of cyber threats in the current digital era.
Keywords:  Cyber Security, Personal Data Protection, Sentiment Analysis, Support Vector Machine.

## I.   PENDAHULUAN
Perlindungan dan keamanan data pribadi telah
menjadi isu yang semakin kompleks di era kemajuan teknologi informasi yang berkembang pesat seperti saat ini, terutama yang berkaitan  dengan  administrasi  kependudukan.  Menurut  hasil survei yang dilakukan oleh Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII), jumlah pengguna internet di Indonesia pada periode  2022-2023  mencapai  215,63  juta  individu ,  angka  ini menunjukkan peningkatan sebesar 2,67% dibandingkan dengan periode sebelumnya dengan jumlah pengguna internet mencapai 210,03  juta  orang.  Perlu  diketahui  bahwa  jumlah  pengguna internet  tersebut  setara  dengan  78,19%  dari  total  populasi Indonesia,  yang  pada  periode  tersebut  berjumlah  275,77  juta jiwa [1].
Dengan  alat,  tujuan,  dan  topik  yang  sesuai,  media  sosial memiliki peran penting dalam konteks pemerintahan, khususnya untuk  menggali  inovasi  dalam  mengembangkan  layanan pemerintahan  berbasis  elektronik  [2].  Pemerintah  telah mengambil  langkah-langkah  penting  dalam  menerapkan teknologi  informasi  dalam  administrasi  publik,  seperti  melalui pengenalan  Kartu  Tanda  Penduduk  elektronik  (e-KTP)  dan sistem  PeduliLindungi  selama  pandemi  COVID-19  yang dimulai sejak Juni 2020.
Sangat  disayangkan  masih  kurangnya  kesadaran  masyarakat terhadap pentingnya melindungi data pribadi dan ketidakoptimalan  infrastruktur  keamanan  siber  merupakan tantangan  utama  [3].  Laporan  National  Cyber  Security  Index (NCSI)  menempatkan  Indonesia  pada  peringkat  yang  sangat rendah dalam hal keamanan siber di antara negara-negara G20
[4].  Dampak  negatif  dari  tantangan  ini  ini  telah  sangat  terasa dalam  beberapa  tahun  terakhir,  terutama  melalui  serangkaian kasus  kebocoran  data  pribadi  yang  kerap  terjadi  sejak  tahun 2014. Baru-baru ini, publik sekali lagi  dikejutkan oleh insiden kebocoran  data  yang  melibatkan  337  juta  rekaman  yang merupakan  bagian  dari  basis  data  Direktorat  Jenderal Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  (Dukcapil)  Kementerian Dalam  Negeri  (Kemendagri)  [5].    Kebocoran  data  sebesar  ini memiliki  implikasi  serius,  terutama  terkait  dengan  privasi  dan keamanan  individu  yang  terkena  dampaknya.  Tidak  hanya merugikan individu secara pribadi, kebocoran data semacam ini juga  dapat  disalahgunakan  oleh  pihak-pihak  yang  tidak bertanggung  jawab,  yang  dapat  memanfaatkan  data  pribadi untuk  tujuan  kriminal,  seperti  pencurian  identitas,  penipuan, atau pemerasan. Selain itu, kasus-kasus seperti ini juga merusak kepercayaan  publik  terhadap  lembaga  dan  pemerintah  yang seharusnya  bertanggung  jawab  atas  keamanan  data  pribadi warganya [6].  Beberapa penelitian  sebelumnya  telah mengadakan  analisis  sentimen  dari  sumber  data  Twitter. Contohnya,  penelitian  Wibowo,  dkk.  yang  menganalisis sentimen  terkait  kasus  kebocoran  data  Tokopedia  pada  bulan Mei  2020  menggunakan  algoritma  seperti  Random  Forest, Logistic  Regression,  dan  Support-Vector  Machine  [7].  Selain itu,  Amal,  dkk.  juga  melakukan  analisis  klasifikasi  sentimen terhadap  isu  kebocoran  data  kartu  identitas  ponsel  di  Twitter pada  bulan  Desember  2022  dengan  menggunakan  algoritma yang  sama  [2].  Sementara  itu,  Nursiyono,  dkk.  mengadakan
analisis  sentimen  pada  perlindungan  data  pribadi  dengan pendekatan  Machine  Learning  menggunakan  metode  Naive Bayes  [6].  Dalam  tugas  analisis  sentimen,  model  IndoBERT menunjukkan kinerja terbaik dalam hal F1 Score dibandingkan dengan berbagai model lainnya, termasuk Naive Bayes, Logistic Regression, BiLSTM, dan lainnya [8].
Dengan  demikian,  perlu  dilakukan  penelitian  dengan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  menganalisis  sentimen netizen terhadap disahkannya UU PDP di platform X. Upaya ini diharapkan  akan  memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk mengatasi isu yang sangat krusial ini dan memberikan panduan untuk  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  serta  memperkuat infrastruktur  keamanan  siber. Dalam  penelitian  ini,  metode tersebut akan menampilkan sebuah algoritma Machine Learning yang dikembangkan untuk klasifikasi dan regresi untuk memilah data  sehingga  akan  didapatkan  data  berupa  konteks  analisis sentimen  masyarakat  tentang  UU  Perlindungan  Data  Pribadi pada platform aplikasi X. Konsep dasar dari penggunaan SVM adalah  pendekatan  berbasis  pengambilan  sampel  mengubah distribusi  pelatihan  data,  sehingga  kedua  kelas  (negatif  dan positif) dapat disajikan dengan baik melalui data pelatihan [9].

## II.   TINJAUAN PUSTAKA

## Data Crawling
Data Crawling ,  atau  perayapan  data  adalah  sebuah  proses otomatis untuk mengumpulkan dan melakukan indeks data dari berbagai  sumber  tertentu  atau  sistem  komputer  yang  menjadi target tertentu untuk dilakukan pengambilan data. Aktivitas ini biasanya  dilakukan  oleh  program  komputer, bot atau software yang biasa dikenal sebagai "web crawler" atau  "spider" [10].

## Preprocessing Data
Data Preprocessing merupakan tahapan awal yang diimplementasikan  pada  database  untuk  menghapus noise , missing  value ,  dan  data  yang  tidak  konsisten.  Tahapan  ini bertujuan  melengkapkan  database  sehingga  menjadi  konsisten [11]. Agar data tersebut menjadi tepat sasaran dan menghasilkan analisis  yang  akurat,  berikut  langkah-langkah  dalam  Data Preprocessing:
1. Data Cleaning
Proses pembersihan tweet dari kata yang tidak diperlukan seperti HTML, emoticons, hashtag, username, dan url .
2. Case Folding Tahapan  dalam text  preprocessing yang  dilakukan  untuk menyeragamkan  bentuk  atau  karakter  huruf  besar  pada  data diubah  seluruhnya  menjadi  huruf  kecil  [12].  Pada  proses  ini karakter-karakter  'A'-'Z'  yang  terdapat  pada  data  diubah  ke dalam karakter 'a'-'z'.
3. Stopword Removal
Proses menghapus kata yang tidak relevan, bersifat general dan sering muncul dalam suatu kalimat berdasarkan daftar stopword . Daftar stopword yang  biasa  digunakan  bisa  berbentuk digital library yang sudah pernah tersedia  sebelumnya,  namun tidak semua kata-kata yang termasuk di dalamnya tergolong kata yang tidak relevan dalam suatu data tertentu .
Support Vector Machine (SVM) Support Vector Machine merupakan teknik prediksi pada mesin pembelajaran  universal  dan  bisa  diterapkan  pada  klasifikasi, regresi  maupun  pengenalan  pola  (pattern  recognition)  [7].
Metode SVM mampu menyelesaikan permasalahan menggunakan  fungsi  linear  dalam  suatu  ruang  fitur  (feature space)  yang  dikembangkan  untuk  mengatasi  permasalahan dengan didasarkan pada teori optimasi dan mengimplementasikan learning bias dari teori statistik klasik.

## Natural Language Processing (NLP)
NLP merupakan bidang yang berkaitan dengan komputasi dan kecerdasan buatan yang berfokus pada interaksi antara komputer dan  bahasa  manusia  yang  alami  atau  alamiah.  Tujuan  utama NLP adalah untuk memungkinkan komputer untuk memahami, memproses,  dan  menghasilkan  bahasa  manusia  dengan  cara yang  bermakna.  Beberapa  bagian  pada  teks  yang  dianggap kurang  relevan  seringkali  diabaikan  karena  sistem  hanya mentitikberatkan  pada  bagian  spesifik  domain  teks,  masalah pada NLP seringkali diperingkas [13].

## Akurasi Model dan Klasifikasi
Dasar pengambilan keputusan algoritma terbaik dalam analisis menggunakan akurasi model yang digunakan dalam penelitian. Dalam  algoritma  klasifikasi Machinie  Learning ,  digunakan confusion  matrix sebagai  metode  untuk  mengukur  dan mengevaluasi kinerja.
Tabel 1. Konfigurasi Confusion Matrix Prediksi Sebenarnya Positif Netral Negatif Positif TP FP FP Netral - TP - Negatif FP FP TP
Dalam mengukur ketepatan klasifikasi, perlu diketahui jumlah pada setiap kelas prediksi dan aktual, terdiri atas:
 True  Positif (TP)  yaitu  jumlah  ulasan  bersentimen  positif yang tepat terprediksi dalam kelas positif
 True  Negatif (TN)  yaitu  jumlah  ulasan  yang  bersentimen negatif tepat terprediksi dalam kelas negatif
 False Positif (FP) yaitu jumlah ulasan bersentimen negatif yang terprediksi dalam kelas positif
 False Negatif (FN) yaitu jumlah ulasan bersentimen positif yang terprediksi dalam kelas negatif.
Secara  matematis,  pengukuran  akurasi  model  dapat  dituliskan sebagai berikut:
Model  klasifikasi  mengharapkan  nilai  akurasi  yang  tinggi. Kategori akurasi model dapat diklasifikasikan sebagai berikut:
Tabel 2. Kategori Keakuratan Model Nilai Akurasi Kategori 90% - 100% Sangat Baik 80% - 90% Baik 70% - 80% Cukup 60% - 70% Kurang 50% - 60% Gagal
Akurasi  merupakan  ukuran  yang  paling  banyak  digunakan dalam  melakukan  pengujian  model  algoritma  klasifikasi  pada Machine Learning [14].

## Word Cloud
Sebuah  sistem  yang  memunculkan  kata  sebagai  citra  visual
terkait  frekuensi  kemunculan  kata  dalam  suatu  teks  [15]. Visualisasi word  cloud akan  memudahkan  pengamat  dalam melihat  gagasan  sehingga  dapat  menjadi  alat  bantu  dalam melakukan analisis terhadap sebuah wacana tertulis.

## III. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  tahapan-tahapan  yang  perlu dilewati  sebelum  dapat  mengetahui  seberapa  akurat  algoritma yang digunakan yang dirancang dalam suatu alur proses tahapan penelitian  agar  sesuai  dan  terstruktur, flowchart alur  proses penelitian dapat dilihat seperti pada Gambar 1 sebagai berikut.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Tools  yang  kami  gunakan,  yaitu  Google  Colaboratory  yang merupakan  layanan Machine  Learning yang  disediakan  oleh Google .  Platform  ini  memungkinkan  pengguna  untuk menelusuri  dan  menjalankan  kode Python ,  mengunggah  dan menyimpan  kode  dengan  data,  dan  berkolaborasi  dengan pengguna  lain.  Selain  itu,  Google  Colaboratory  menyediakan akses  ke Virtual  Machine dengan  CPU,  GPU,  dan  Tensor Processing Unit (TPU) yang mampu menjalankan kode Python [16] . Langkah  awal  penelitian  kami  dilakukan  dengan mengumpulkan  data  menggunakan  teknik crawling dari platform  media  sosial  X  dengan  bantuan  tool  Harvest  [17]. Teknik Crawling melibatkan pengumpulan data sekunder secara otomatis  dengan  menggunakan  kata  kunci  tertentu  [18]. Keyword yang kami gunakan dalam penelitian ini adalah  "UU PDP"  untuk  mencari  tweet  berbahasa  Indonesia  dari  rentang waktu  15  September  2022  hingga  1  Oktober  2023.  Data  yang terkumpul kemudian disaring secara manual untuk memastikan hanya  tweet  tunggal  yang  diposting  oleh  satu  akun  pada  satu waktu yang disimpan [19].

## Gambar 2. Salah satu tweet
Tahap berikutnya adalah pra-pemrosesan data. Langkah pertama melibatkan  pembersihan  dan  penyesuaian  huruf,  termasuk penghapusan mention ,  tanda  kutip  ganda,  retweet,  hyperlink, emotikon, dan pengkonversian seluruh teks menjadi huruf kecil. Selanjutnya,  dilakukan  Formalisasi  Slang  Words  untuk menerjemahkan  kata-kata  slang  Indonesia  ke  dalam  bentuk standarnya.  Proses  ketiga  melibatkan  Formalisasi  Singkatan, yang mengubah singkatan-singkatan Indonesia menjadi bentuk lengkapnya. Langkah keempat adalah Formalisasi Akronim, di
mana singkatan-singkatan Indonesia spesifik digunakan sebagai kunci dan bentuk lengkapnya sebagai nilai. Proses kelima adalah Stemming, yang mengurangi kata-kata menjadi bentuk akar atau dasarnya. Terakhir, langkah keenam adalah Remove Stopword, yang  menghapus  kata-kata  yang  tidak  memberikan  kontribusi penting dalam analisis.
Selanjutnya, akan diperoleh data hasil  yang telah dipersiapkan dan  diproses  dengan  menerjemahkan  data  hasil  preprocessing dari bahasa Indonesia ke bahasa Inggris karena library TextBlob hanya dapat mengenali Bahasa Inggris dan masih belum terdapat Adaptor TextBlob untuk Bahasa Indonesia [20].
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  pelabelan  data  secara otomatis  menggunakan  TextBlob.  Pada  tahap  ini  nilai subjectivity dan polarity dari  setiap  tweet  diketahui,  yang selanjutnya  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pelabelan sentimen positif, netral, dan negatif.
Pada algoritma SVM, perlu dilakukan pendefinisian persamaan suatu hyperplane pemisah yang dituliskan dengan:
W . X + b = 0                            (1) W  adalah  suatu  bobot  vektor,  yaitu  W  =  {W1,  W2,...,Wn};  n adalah jumlah atribut dan b merupakan suatu skalar yang disebut dengan  bias.  Jika  berdasarkan  pada  atribut  A1,  A2  dengan permisalan tupel pelatihan X = (x1, x2), x1 dan x2 merupakan nilai dari atribut A1 dan A2, dan jika b dianggap sebagai suatu bobot tambahan w0, maka persamaan suatu hyperplane pemisah dapat ditulis ulang sebagai berikut:
Setelah  persamaan  dapat  didefinisikan,  nilai  x1  dan  x2  dapat dimasukkan ke dalam persamaan untuk mencari bobot w1, w2, dan  w0  atau  b.  SVM  menemukan hyperplane pemisah maksimum  dengan  mempunyai  jarak  maksimum  antara  tupel pelatihan terdekat. Support vector ditunjukkan dengan batasan tebal pada titik tupel. Dengan demikian, setiap titik yang terletak di atas hyperplane pemisah memenuhi rumus:
Sedangkan,  titik  yang  terletak  di  bawah  hyperplane  pemisah memenuhi rumus:
Melihat  dua  kondisi  di  atas,  maka  didapatkan  dua  persamaan hyperplane yaitu:
Perumusan  model  SVM  menggunakan  trik  matematika  yaitu formula  Lagrangian.  Berdasarkan  Lagrangian formulation , Maksimum  Margin  Hyperplane (MMH)  dapat  ditulis  ulang sebagai suatu batas keputusan (decision boundary) yaitu:
yi adalah label kelas support vector Xi. XT  adalah suatu tupel test. αi dan b0 adalah parameter numerik yang ditentukan secara otomatis oleh optimalisasi algoritma SVM dan l adalah jumlah vector support [21].

## IV.   HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan Data Tweet
Pengumpulan data menggunakan teknik tweet crawling . Teknik ini  melibatkan  pengambilan  data  dengan  menggunakan  kata kunci "UU PDP" untuk mencari tweet berbahasa Indonesia dari rentang waktu 15 September 2022 hingga 1 Oktober 2023. Data yang  terkumpul  kemudian  disaring  secara  manual  untuk memastikan hanya tweet tunggal yang diposting. Hasilnya dapat terihat dalam Gambar 3.

## Gambar 3. Contoh Data

## Preprocessing Data
Preprocessing  Data  merupakan  tahapan  Dimana  data  yang diperoleh dengan cara crawling sebanyak 372 data, selanjutnya dilakukan  pra-pemrosesan  data.  Teknik  yang  digunakan  pada tahap  ini  yaitu Cleaning dan Case  Folding ,  Formalisasi Slang Words , Formalisasi Singkatan, Formalisasi Akronim, Stemming , dan Remove Stopword.
Tabel 3. Contoh Data Hasil Preprocessing Data
Data Tweet Hasil Preprocessing
Lagian selow amat hidupnya kayak ga ada kerjaan pake nyerang ke WA orang. Serem banget. Selain UU ITE ada juga UU PDP. Pada punya smartphone yg konek ke internet bs digunakan utk cari tau soal aturan hukum ttg teror online.
selow hidupnya kayak nggak kerjaan pakai serang wa orang. serem banget. undang- undang ite undang-undang pdp. smartphone konek internet cari aturan hukum teror online.
Tahu ngga si lur perbuatan yang melanggar UU perlindungan data pribadi beserta sanksinya menurut UU PDP No.27 Tahun 2022  Coba lurrr disimak dulu postingan mimin ☝️☝️☝️
perbuatan melanggar undang-undang perlindungan data pribadi beserta sanksinya undang-undang perlindungan data pribadi nomor tahun coba lurrr disimak postingan mimin ""Mana nih badan penegak UU PDP
🤭🤭🤭 "" badan penegak undang- undang perlindungan data pribadi ""@airsyadNoi Hahaha tp kebayang gak kalo waktu itu udah ada UU PDP? Bisa digugat itu ngespill” hahaha kebayang gak waktu undang-undang pdp? digugat ngespill
""@gurnadi @slaksmi @yanuarnugroho @ngabdul @sofiesyarief @icipg @nalarinstitute @dinitaputri @safenetvoice @ainunnajib @ConversationIDN Nah", ini. Sudah di-anonimisasi," jadi perhatian Mas Yan tentang kemungkinan pelanggaran UU PDP tersebut bisa diminimalisir.""
nah, ini. di-anonimisasi, perhatian mas yan pelanggaran undang-undang perlindungan data pribadi diminimalisir.

## Visualisasi Word Cloud
Visualisasi  Word  Cloud  merupakan  salah  satu  cara  untuk menemukan kata-kata yang populer digunakan dalam penelitian UU  PDP.  Jadi  kata  yang  lebih  banyak  digunakan  masyarakat adalah  “data  pribadi”,  ”UU  PDP,  dan  ”Jejak  Serta  Digital”.
Gambar 4 menunjukkan kata-kata yang sering digunakan dalam opini netizen tentang Pengesahan UU PDP.

## Gambar 4. Visualisasi Word Cloud UU PDP
Word Cloud ini dapat menginterpretasikan bahwa sebagian besar sentimen  saat  ini  terkait  undang-undang  perlindungan  data pribadi  cenderung  netral  dan  jarang  sekali  ditemukan keyword sentimen yang negatif.

## Translating
Data yang sudah melalui proses cleaning pada preprocessing data, selanjutnya  diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  Inggris  terlebih dahulu.  Karena  menggunakan  library  textblob,  sebelumnya library  yang  digunakan  harus  di- install dengan  perintah  “!pip install  deep-translator”.  Setelah  library  diinstall,  library  harus diimport  dan  diletakkan  pada  section  dimana  seluruh library disatukan.
Tabel 4. Contoh Data Hasil Translating
Hasil Preprocessing Hasil Translating
selow hidupnya kayak nggak kerjaan pakai serang wa orang. serem banget. undang-undang ite undang-undang pdp. smartphone konek internet cari aturan hukum teror online.
in his low life it's like he doesn't have any work to do to attack people. really scary. ite law pdp law. smartphone connected to the internet, look for terror laws online.
si lur perbuatan melanggar undang- undang perlindungan data pribadi beserta sanksinya undang-undang perlindungan data pribadi nomor tahun coba lurrr disimak postingan mimin selengkapnya : betterbanyumas kabbanyumas bijakmenggunakanmediadigital
sir, the act of violating the personal data protection law and its sanctions, the personal data protection law, year number, try to listen to Mimin's post in full: betterbanyumas kabbanyumas wisely use digital media badan penegak undang-undang perlindungan data pribadi personal data protection law enforcement bodies hahaha kebayang gak waktu undang-undang pdp? digugat ngespill
hahaha can you imagine when the PDP law was passed? sued for spilling
nah, ini. di-anonimisasi, perhatian mas yan pelanggaran undang- undang perlindungan data pribadi diminimalisir. Well, this one. anonymized, the attention of the public regarding violations of personal data protection laws is minimized.

## Labeling
Untuk  mengkategorikan  label  tweet  tergolong  positif,  netral, atau  negatif,  maka  nilai polarity setiap  kata  dihitung  dan hasilnya akan seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Subjectivity dan Polarity
Setelah data dibersihkan, dilakukan pelabelan data dengan teknik semi-supervised  learning. Gambar  6  menunjukkan contoh data yang sudah diberi label

## Gambar 6. Hasil Label Polarity
Sehingga  ketika  dihitung  kategori  sentimen  pada  label, diperoleh hasil yang dapat ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Hitung Label

## Analisis Sentimen
Proses  Analisis  Sentimen  dilakukan  dengan  menggunakan  NLP dan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan klasifikasi. Berikut ini merupakan Unigram yang memvisualisasikan kata yang paling sering muncul  per kategori sentimen  dalam  bentuk  diagram  bar  yang  ditunjukkan  pada Gambar 8.

## Gambar 8. Hasil Klasifikasi
Berdasarkan hasil dari perhitungan nilai polarity yang diperoleh, maka  hasil  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  UU Perlindungan  Data  Pribadi  (PDP)  pada  aplikasi  X  dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Persentase Hasil Analisis Sentimen Sentimen (%) Positif Netral Negatif 35.2 48.9 15.9
Hasil yang diperoleh untuk analisis sentiment paling tinggi adalah sentiment  netral  dengan  presentase  48.9%,  diikuti  dengan sentimen positif dengan presentase 35.2%, dan sentiment negatif dengan presentase 12.9%.

## Evaluasi
Evaluasi kinerja dilakukan dengan menggunakan perbandingan 70% data latih  dan 30% data uji. Di bawah ini adalah gambar laporan klasifikasi yang diperoleh.
Gambar 9. Hasil Perhitungan Precision, Recall, dan F1-Score

## Gambar 10. Kinerja Hasil Klasifikasi
Dari confusion matrix tersebut, dapat diketahui bahwa:
 True Netral, Positif, dan Negatif
Prediksi tweet netral dengan aktual netral sebanyak 52 tweet;  prediksi  tweet  positif  dengan  aktual  positif sebanyak 26 tweet; dan prediksi tweet negatif dengan aktual negatif sebanyak 7 tweet.
 False Positif Tweet  aktual  netral  dengan  prediksi  positif  sebanyak 10  tweet  dan  prediksi  aktual  negatif  dengan  prediksi positif sebanyak 3 tweet.
 False Negatif
Tweet  aktual  netral  dengan  prediksi  negatif  sebanyak  7 tweet dan aktual positif dengan prediksi negatif  sebanyak 1 tweet.

## V.   KESIMPULAN
Analisis  sentimen  terkait  undang-undang  perlindungan  data pribadi pasca diresmikan yang diambil dari aplikasi X, diperoleh sebanyak  372  tweet  pada  sebuah  postingan  tentang  UU  PDP menggunakan  teknik crawling .  Proses  analisis  data  tweet menghasilkan sebanyak 131 tweet yang termasuk kategori tweet positif, 182 tweet netral, dan 59 tweet negatif. Evaluasi kinerja menggunakan  algoritma  SVM  dengan  perbandingan  70%  data pelatihan  dan  30%  pengujian  data  menghasilkan  akurasi  data sebesar 75.89%. Dengan presentase tersebut, maka teknik yang digunakan  ini  termasuk  kategori  cukup  akurat.  Dapat disimpulkan,  sentimen  netizen  Indonesia  terhadap  UU  PDP sebagian  besar  netral  dengan  jumlah  182  dari  372  tweet. Meskipun keakuratan datanya sebesar 75.89%, penelitian kami masih  terdapat  kekurangan.  Salah  satu  kekurangan  dalam penelitian ini terjadi pada saat pelabelan. Dalam proses ini, ada kemungkinan  perbedaan  persepsi  terhadap  suatu  tweet.  Selain itu, penelitian ini hanya menggunakan kurang dari seribu tweet. Kedepannya,  penelitian  ini  dapat  dilakukan  dengan  audiens yang lebih besar dan metode yang lebih baik untuk memastikan dapat memperoleh hasil presentase yang lebih akurat lagi.

## REFERENSI
[1] R. Yati, “Survei APJII: Pengguna Internet di Indonesia Tembus 215 Juta Orang,” teknologi.bisnis.com. Accessed: Feb. 08, 2024. [Online].
Available: https://teknologi.bisnis.com/read/20230308/101/1635219/survei- apjii-pengguna-internet-di-indonesia-tembus-215-juta-orang
[2] M. Ichlasul Amal, E. Syafira Rahmasita, E. Suryaputra, and N. Aini Rakhmawati, “Analisis Klasifikasi Sentimen Terhadap Isu Kebocoran Data Kartu Identitas Ponsel di Twitter,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 8, Dec. 2022.
[3] A.  Kharis  Almasyhari,  Y.  Priatna  Sari,  and  F.  Sukesti,  “Edukasi Literasi  Digital:  Peningkatan  Kesadaran  Masyarakat  Dalam Perlindungan  Data  Pribadi  dan  Kaitannya  Terhadap  Financial Technology,” 2022.
[4] C. Mutia Annur, “Indeks Keamanan Siber Indonesia Peringkat ke-3 Terendah di Antara Negara G20,” databoks.katadata.co.id. Accessed:
Apr. 03, 2024. [Online]. Available:
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/09/13/indeks- keamanan-siber-indonesia-peringkat-ke-3-terendah-di-antara-negara- g20
[5] I. Basyari, “Kemendagri Investigasi Dugaan Kebocoran 337 Juta Data Dukcapil,” kompas.id. Accessed: Apr. 03, 2024. [Online]. Available: https://www.kompas.id/baca/polhuk/2023/07/17/337-juta-data- dukcapil-diduga-bocor
[6] J. Ade Nursiyono and Q. Huda, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Perlindungan  Data  Pribadi  dengan  Pendekatan  Machine  Learning,” 2023.
[7] N. Ikbar Wibowo, T. Andika Maulana, H. Muhammad, and N. Aini Rakhmawati, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Sentimen Twitter Terhadap Insiden Kebocoran Data Tokopedia,” MEI, 2021. [Online]. Available: https://github.com/nadhifikbarw/ep-scrapper
[8] F.  Koto,  A.  Rahimi,  J.  H.  Lau,  and  T.  Baldwin,  “IndoLEM  and IndoBERT:  A  Benchmark  Dataset  and Pre-trained  Language  Model for Indonesian  NLP,”  Nov.  2020,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/2011.00677
[9] H. Sain and S. Wulan Purnami, “Combine Sampling Support Vector Machine for Imbalanced Data Classification,” in Procedia Computer
Science , Elsevier, 2015, pp. 59–66. doi: 10.1016/j.procs.2015.12.105.
[10]  F. Amalia Mahmud, “Data Crawling: Fungsi & Perbedaannya dengan Data Scraping,” cmlabs.co.
[11]  G. Nurvinda and A. Widya Davita, “Langkah Awal dalam Pemrosesan Data:  Data  Preprocessing  dalam  Data  Mining,”  dqlab.id.  Accessed: Apr.  03,  2024.  [Online].  Available:  https://dqlab.id/langkah-awal- dalam-pemrosesan-data-dalam-data-mining
[12]  S.  Multi  Fani,  R.  Santoso,  and  Suparti,  “PENERAPAN  TEXT MINING  UNTUK  MELAKUKAN  CLUSTERING  DATA  TWEET AKUN BLIBLI PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN  K-MEANS  CLUSTERING,”  vol.  10,  pp.  583– 593, 2021, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[13]  K. R. Chowdary, “Natural Language Processing,” in Fundamentals of Artificial Intelligence , 2020, pp. 603–649.
[14]  B.  Purnama, Pengantar  Machine  Learning:  Konsep  dan  Praktikum dengan Contoh Latihan Berbasis R dan Python . Penerbit Informatika Bandung, 2019.
[15]  I.  Tri  Julianto  and  Lindawati,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Sistem Informasi  Akademik  Mahasiswa  Institut  Teknologi  Garut,”  2022. [Online]. Available: https://jurnal.itg.ac.id/
[16]  W. Vallejo, C. Díaz-Uribe, and C. Fajardo, “Google Colab and Virtual Simulations:  Practical  e-Learning  Tools  to  Support  the  Teaching  of Thermodynamics and to Introduce Coding to Students,” ACS Omega ,
vol. 7, no. 8, pp. 7421–7429, Mar. 2022, doi:
10.1021/acsomega.2c00362.
[17]  H.  Satria,  “Crawl  Data  Twitter  Menggunakan  Tweet  Harvest,” github.com.  Accessed:  Oct.  02,  2023.  [Online].  Available: https://github.com/helmisatria/tweet-harvest
[18]  A.  Upreti,  “Hands-on  Web  Scraping:  Building  your  Twitter Dataset with  Python  and  Scrapy,”  towardsdatascience.com.  Accessed:  Apr. 03, 2024. [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/hands- on-web-scraping-building-your-own-twitter-dataset-with-python- and-scrapy-8823fb7d0598
[19]  W.  Muhibi  Nur,  M.  Naufal  Kusumajaya,  D.  Canawine,  R.  Abdul Jabbar  Fahmi,  A.  Faris  Fadhlillah,  and  N.  Aini  Rakhmawati, “Preprocessed Indonesian Twitter Dataset on UU Perlindungan Data Pribadi for Sentiment Analysis Research,” zenodo.org. Accessed: Oct. 03, 2023. [Online]. Available: https://zenodo.org/records/8411378
[20]  K. Arun and A. Srinagesh, “Multi-lingual Twitter sentiment analysis using  machine  learning,” International  Journal  of  Electrical  and Computer Engineering , vol. 10, no. 6, pp. 5992–6000, Dec. 2020, doi:
10.11591/ijece.v10i6.pp5992-6000. [21] M. P. Dwi Cahyo, Widodo, and B. Prasetya Adhi, “Kinerja Algoritma Support  Vector  Machine  dalam  Menentukan  Kebenaran  Informasi Banjir  di Twitter,” PINTER :  Jurnal  Pendidikan  Teknik Informatika dan  Komputer ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  116–121,  Dec.  2019,  doi: 10.21009/pinter.3.2.5.