## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 49 - 56 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 493 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Implementasi Algoritma Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine Tentang Pembobolan dan Kebocoran Data di Twitter
Ahmad Turmudi Zy, Wahyu Hadikristanto
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, Kabupaten Bekasi, Indonesia Email: 1 turmudi@pelitabangsa.ac.id, 2 wahyu.hadikristanto@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: turmudi@pelitabangsa.ac.id
Abstrak − Data  breaches  dan  data  leakage merupakan  masalah  yang  semakin  meningkat  dalam  dunia  teknologi  saat  ini.  Ada banyak  diskusi  yang  terjadi  di  media  sosial,  terutama  di  Twitter,  mengenai  masalah  ini.  Dalam  paper  ini,  kami  menggunakan analisis  sentimen  untuk  mengevaluasi  persepsi  publik  terhadap  masalah  keamanan  data  dan  kebocoran  data  di  Twitter.  Kami menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes untuk melakukan klasifikasi sentimen pada teks yang diambil  dari  Twitter.  Hasil  dari  penelitian  ini  akan  memberikan  gambaran  yang  lebih  baik  mengenai  persepsi  publik  terhadap masalah keamanan data dan kebocoran data dan dapat digunakan oleh pihak yang berkepentingan untuk meningkatkan keamanan data Selanjutnya, paper ini akan mendeskripsikan metodologi yang digunakan dalam pengumpulan data dari Twitter, proses pre- processing data, dan implementasi algoritma SVM serta Naïve Bayes untuk melakukan klasifikasi sentimen. Kemudian, hasil dari analisis sentimen akan dianalisis dan dibahas secara mendalam, serta dibandingkan dengan hasil analisis sentimen yang dilakukan dengan metode lain. Pada paper ini didapatkan hasil perhitungan algorithma NaïveBayes dengan precision 97%, dan perhitungan dari algorithma SVM didapatkan hasil Precision sebesar 80%.Selain itu, paper ini juga akan mencakup kesimpulan dan saran untuk penelitian selanjutnya dalam bidang yang sama.
Kata Kunci : Data breaches; Data leakage; Teknologi; Media Sosial; Twitter; Analisis sentimen
Abstract − Data breaches and data leakage are increasingly becoming a problem in the technology world today. There are many discussions happening on social media, particularly on Twitter, about this issue. In this paper, we use sentiment analysis to evaluate the public perception of data security and data breaches on Twitter. We use the Support Vector Machine (SVM) and Naïve Bayes algorithm to classify sentiment in text taken from Twitter. The results of this research will provide a better understanding of the public perception of data security and data breaches and can be used by stakeholders to improve data security. Additionally,  this paper will describe the methodology used in collecting data from Twitter, the data pre-processing process, and the implementation of the SVM and Naïve Bayes algorithm for sentiment classification. Then, the results of the sentiment analysis will be analyzed and discussed in depth, and compared with results from sentiment analysis done using other methods. Furthermore, this paper will also include conclusions and recommendations for future research in the same field
Keywords: Data breaches; Data leakage; Technology; Socialmedia;Twitter; Sentiment analysis

## 1. PENDAHULUAN
Keamanan data dan privasi menjadi masalah yang semakin penting dalam era digital saat ini. Data breaches dan data leakage menjadi masalah yang semakin sering terjadi dan dapat menimbulkan dampak negatif yang cukup besar bagi individu maupun perusahaan [1]. Media sosial, terutama Twitter, menjadi sarana yang digunakan untuk diskusi dan berbagi informasi mengenai masalah ini [2]. Oleh karena itu, analisis sentimen pada diskusi Twitter mengenai keamanan  data  dan  data  leakage  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  baik  mengenai  persepsi  publik  terhadap masalah ini [3].
Dan Berikut adalah Beberpa penlitian terdahulu yang berhubngan dengan Analisis Sentimen: yang pertama adalah paper  yang  dibuat  Oleh  :  Rahma  dkk.  Dengan  judul  “Analisis  Sentimen  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Penyedia Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine dan Lexion Based Feature”  dengan  pernyataan  bahwa  Analisis  sentiment  adalah  salah  satu  cabang  penelitian  dari  text  mining  yang berguna untuk mengklasifikasi dokumen teks berupa opini berdasarkan sentiment [4]
Yang  kedua  adalah,  paper  yang  ditulis  oleh  Nurjanah  dkk.  Dengan  judul  “Analisis  Sentimen  Terhadap Tayangan Televisi Berdasarkan Opini Masyarakat pada Media Sosial Twitter menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Pembobotan Jumlah Retweet” disitu disampaiakn bahwa Twitter merupakan situs web layanan jejaring sosial yang banyak diminati pengguna internet sebagai media komunikasi dan mendapatkan informasi. Informasi yang terdapat pada Twitter berupa pertanyaan, opini atau komentar, baik yang bersifat positif maupun negative [5] Yang ketiga adalah paper yang ditulis oleh Rustiana dkk, dengan judul “Analisis Sentimen Pasar Otomotif Mobil: Tweet Twitter Menggunakan Naïve Bayes” disana disampaikan bahwa  Dalam jejaring social seperti facebook atau yang lain nya kebanyakan orang menceritakan suasana yang dialaminya ke tempat jejaring sosial seperti menceritakan sedang liburan, makan, jalan-jalan pada facebook, twitter ataupun yang lainnya, sehingga dari data tersebut sekarang ini membentuk menjadi data yang sangat besar atau dikenal dengan “Big Data” [6]
Yang ke empat adalah paper yang ditulis oleh Fitriana dkk. Dengan judul “Analisis Sentimen Opini Terhadap Vaksin Covid  -  19  pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Support  Vector  Machine  dan  Naive  Bayes”  dipaper  tersebut disampaikan bahwa Keterbatasan tempat menyampaikan pendapat membuat masyarakat memilih media social sebagai tempat menyampaikan pendapat [7]

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 49 - 56 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 493 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Yang kelima adalah paper yang ditulis oleh Ramdhani dkk. Dengan judul “Analisis Time Series Prediksi Penutupan Harga Saham Antm.Jk Dengan Algoritma SVM Model Regresi” didalam paper ini dijelaskan bahawa, Data mining juga biasa disebut sebagai knowledge discovery in data base, dengan cara yang meliputi pengumpulan, penggunaan data, sejarah dari pola hubungan data, dan hubungan dalam set data yang berukuran besar [8].
Data adalah komponen pendukung terpenting yang paling penting dari penelitian ini[9] untuk  mengetahui tanggapan masyarakat pengguna media social, penting kita melakukan analisis data yang kita dapat dari media sosial. Sentiment analysis merupakan    sebuah    teknologi komputerisasi  yang  dapat  membantu  dan  menganalisis sebuah kalimat opini tekstual [10]
Dalam  paper  ini,  kami  akan  melakukan  analisis  sentimen  pada  diskusi  Twitter  mengenai  keamanan  data  dan  data leakage.  Kami  akan  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Naïve  Bayes  untuk  melakukan klasifikasi  sentimen  pada  teks  yang  diambil  dari  Twitter.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan gambaran  yang  lebih  baik  mengenai  persepsi  publik  terhadap  masalah  keamanan  data  dan  data  leakage  dan  dapat digunakan oleh pihak yang berkepentingan untuk meningkatkan keamanan data.
Selanjutnya, paper ini akan mencakup tinjauan pustaka mengenai analisis sentimen, keamanan data dan data breaches, serta implementasi algoritma SVM. Kemudian akan dijelaskan metodologi yang digunakan dalam pengumpulan data dari  Twitter,  proses  pre-processing  data  dan  implementasi  algoritma  SVM  untuk  melakukan  klasifikasi  sentimen. Kemudian hasil dari analisis sentimen akan dianalisis dan dibahas secara mendalam serta dibandingkan dengan hasil analisis  sentimen  yang  dilakukan  dengan  metode  lain.  Paper  ini  juga  akan  mencakup  kesimpulan  dan  saran  untuk penelitian selanjutnya dalam bidang yang sama.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1 . Diagram alur Metode Penelitian
Pengumpulan  Data:  Data  diambil  dari  Twitter  menggunakan  API Twitter.  Kami  mengumpulkan  tweet  yang  berisi kata kunci tertentu yang terkait dengan keamanan data dan data breaches. Proses Pre-processing: Data yang telah di dapatkan  akan  di  proses  dengan  menghapus  tanda  baca,  angka,  dan  kata  yang  tidak  perlu.  Kemudian  data  akan dibersihkan dari kata yang tidak berkaitan dengan topik yang diteliti.Analisis Sentimen: Setelah proses pre-processing, tweet yang di dapatkan akan diberi label sentimen positif, negatif, atau netral [11].
Analisis  Data:  Hasil  dari  analisis  sentimen  akan  dianalisis  dan  dibahas  secara  mendalam.  Kemudian  akan dibandingkan  dengan  hasil  analisis  sentimen  yang  dilakukan  dengan  metode  lain.  Validation:  Proses  validasi dilakukan dengan mengecek kembali hasil analisis sentimen dengan menggunakan tweet-tweet tertentu yang diambil dari data yang di dapatkan. Visualization : Data hasil analisis akan diolah ke dalam bentuk visual untuk mempermudah dalam melihat keseluruhan data dan hasil analisis [12].
Tabel 1. Contoh Data Tweet Dengan Label NO Tweet label 1 Harus nya marah ke pengelola data warganegara dong Negatif 2 Pemerintah membentuk tim khusus untuk menjaga keamanan data setelah kemunculan kasus peretasan hacker Positif 3 Banyak Data Rahasia Dari Kisah Ini Netral
Pengumpulan  data  yang  didapat  dari  twitter  adalah  sebagai  berikut,  dengan  kata  kunci  : sim  card(511),  bocor data(173),  keamanan  data  (400), yang  setelah  mana  data  tersebut  telah  melalui  preproses,  kemudian  dilakukan proses lanjutan yang akan  dibahas pada hasil dan pembahasan yang setelah di proses tersisa 300 baris text.
Pengu m pul an Dat a Pra -P ros es Dat a Pem ro sesan Data Me m ban gu n Mo del Ev alu asi Mo del

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 49 - 56 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 493 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2.2 Tinjauan Pustaka
Analisis sentimen adalah proses untuk mengevaluasi persepsi atau opini dari individu terhadap suatu topik tertentu [13] . Analisis sentimen telah banyak digunakan dalam berbagai bidang, seperti marketing, politik, dan juga keamanan data  [14].  Analisis  sentimen  pada  media  sosial,  khususnya  Twitter,  telah  banyak  digunakan  untuk  mengevaluasi persepsi publik terhadap suatu topik.
Keamanan data dan privasi merupakan masalah yang semakin penting dalam era digital saat ini [15]. Data breaches dan data leakage menjadi masalah yang semakin sering terjadi dan dapat menimbulkan dampak negatif yang cukup besar  bagi  individu  maupun  perusahaan  [16].  Berbagai  teknik  dan  metode  telah  dikembangkan  untuk  mengatasi masalah ini, salah satunya yaitu analisis sentimen pada media social .
Algoritma Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma yang sering digunakan dalam klasifikasi sentimen. SVM adalah algoritma yang dapat mengklasifikasikan data dengan mencari hyperplane yang paling baik untuk memisahkan data.  SVM  telah  banyak  digunakan  dalam  klasifikasi  sentimen  dan  telah  menunjukkan  hasil  yang  baik  dalam mengklasifikasikan data [17].
Naïve  bayes  adalah  algoritma  klasifikasi  yang  sangat  efisien  dan  sering  digunakan  pada  berbagai  penelitian  [18], sehingga pada penlitian ini naïve bayes akan menjadi pembanding hasil kalsifikasi dari SVM.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah    membuat  sistem  analisis  sentimen  yang  bisa  menjadi  acuan  dalam  penentuan kebijakan baik pemerintah atau umum dan untuk mengetahui kapan dan apa penyebab perubahan sentimen di media sosial  Twitter  [19].  Serta  menjadi  tambahan  pengetahuan  bagiaman  reaksi  masyarakat  jika  terjadi  kebocoran  data. Kebocoran  data  merupakan  masalah  tersendiri  pada  individu  sehingga  timbul  ketidak  percayaan  individu  pada pengelola dan penanggung jawab data [20].
Berdasarkan tinjauan pustaka di atas, dapat diketahui bahwa analisis sentimen pada media sosial, khususnya Twitter, dapat digunakan untuk mengevaluasi persepsi publik terhadap masalah keamanan data dan data breaches [16]. Selain itu,  algoritma  SVM  dan  Naïve  bayes  juga  dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  sentimen  pada  data  yang diambil dari Twitter.

## 2.3 Naïve Bayes
Metode  Naive  Bayes  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  pengklasifikasikan.  Metode  probabilitas  dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes yaitu dengan memprediksi probabilitas dimasa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya. Konsep dasar teori bayes  yaitu peluang bersyarat P(X|C), dimana X adalah  posterior  dan  C  adalah  prior.  Prior  adalah  pengetahuan  kita  tentang  karakteristik  suatu  parameter  atau pengalaman  dimasa  lalu,  sedangkan  posterior  adalah  karakteristik  yang  diduga  pada  kejadian  yang  datang. Perhitungan naïve bayes menggunakan Persamaan   P(Cj|di) =p(Cj|di)/(p(di)) Persamaan tersebut diilustrasikan data training yang dikategorikan menjadi beberapa ketegori 𝐶𝑗 ={ 𝐶 1, 𝐶 2, C 𝑎 , … , 𝐶𝑘 }, dan prior probability untuk setiap kategori adalah 𝑝 ( 𝐶𝑗 ), dimana j = 1,2,3,…..k. Sedangkan untuk simbol 𝑑𝑖 = ( 𝑊 1, … , 𝑊𝑗 , … 𝑊𝑚 ), dankata yang ada dalam dokumen berupa 𝑊𝑗 , dimana j = 1,2,3,…m, masuk ke dalam kategori Untuk mengklasifikasi dokumen 𝑑𝑖 , dilakukan dengan menghitung nilai probabilitas dari semua dokumen (posterior probability).  Sehingga  posterior  probability  suatu  dokumen  pada  suatu  kategori  dapat  dihitung  dengan  Persamaan tersebut
Metode Naïve Bayes dalam proses pengklasifikasian memilik dua tahapan yaitu tahap pelatihan dan tahap klasifikasi. Proses  pelatihan  dilakukan  pertama  untuk  mendapatkan  nilai  prior.  Dalam  penelitian  ini  proses  pelatihan  yang digunakan adalah ulasan yang berjumlah 1000 kalimat dari beberapa maskapai. Setelah dilakukan perhitungan nilai probilitas, maka selanjutnya adalah perhitungan untuk data testing yang belum diketahui nilai probabilitasnya. Nilai probabilitas dari data testing dikategorikan ke dalam dua kelas yaitu positif dan negatif. Langkah-langkah perhitungan naïve bayes pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
1) Pertama, menghitung nilai prior pada masing masing kelas, yaitu dengan cara menghitung label kelas yang terdapat pada data latih dan dibagi dengan total data latih.
2) Kedua, menghitung likelihood, yakni probabiltas pada masing-masing atribut.
3) Ketiga, menghitung nilai posterior.
4) Terakhir, menentukan label kelas dengan melakukan perbandingan antar nilai posterior. Label kelas dengan nilai posterior tertinggi akan menjadi label kelas data yang diuji [21].

## 2.4 SVM
Support  Vector  Machine  atau  SVM  merupakan  salah  satu  teknik  untuk  memprediksi  yang  baik  dalam pengklasifikasian dan regresi. Penggunaan algoritm SVM yang bertujuan untuk klasifikasi teks dengan menggunakan bobot indeks term sebagai fitur, dirintis oleh Thorsten Joachim. Pembelajaran SVM telah dipopulerkan sejak tahun 1992 oleh Boser, Guyon, dan Vapnik. SVM merupakan metode yang dapat menyelesaikan permasalahan secara linier maupun permasalahan non-linier. Dalam menyelesaikan permasalahan non-linier digunakan konsep kernel pada ruang kerja berdimensi tinggi, dengan mencari hyperplane yang dapat memaksimalkan margin antar kelas data. Hyperplane berguna dalam memisahkkan 2 kelompok class +1 dan class –1 dimana setiap class memiliki pattern masing-masing.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 49 - 56 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 493 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Dalam mengambil keputusan dengan metode SVM digunakan fungsi kernel 𝐾 ( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑑 ). Kernel yang digunakan pada penelitian ditunjukkan pada Persamaan
𝐾 ( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑑 ) = ( 𝑋𝑖𝑇 𝑋𝑗 + 𝐶 ) 𝑑 , 𝛾 > 0
Pemrosesan yang dilakukan pada data latih digunakan algoritme sequential training karena merupakan algoritme yang sederhana tanpa memakan waktu yang banyak dengan tahapan perhitungan:
1. Inisialisasi terhadap berbagai parameter, seperti 𝑎𝑖 , γ, C, dan ε. 𝛼𝑖 = alfa, untuk mencari support vector
γ = konstanta gamma untuk mengontrol kecepatan
C = variabel slack
ε = epsilon digunakan untuk mencari nilai error
2. Hitung matriks Hessian yang didapat dari perkalian antar kernel polynomial dan y yang merupakan vector bernilai 1 dan -1. Persamaan dari matriks Hessian adalah:
𝐷𝑖𝑗 = 𝑦𝑖 𝑦𝑗 ( 𝐾 ( 𝑥𝑖 , 𝑥𝑗 ) + 𝜆 2) 3. Lakukan perhitungan berikut hingga interasi data i hingga j: a. 𝐸𝑖 = ∑ 𝑎𝑗 𝐷𝑖𝑗𝑖𝑗 b. 𝛿𝛼𝑖 = min (max[ γ(1 − 𝐸𝑖 ), 𝛼𝑖 ], 𝐶 − 𝛼𝑖 c. 𝛼𝑖 = 𝛼𝑖 + 𝛿𝛼𝑖
4. Lakukan ketiga langkah diatas secara berulang hingga mencapai batas maksimum iterasi
5. Proses sequential learning dari tahap 1 hingga 4 akan mendapatkan nilai dari support vector (SV), dimana nilai SV  =  ( 𝛼𝑖 > 𝑡 ℎ 𝑟𝑒𝑠 ℎ 𝑜𝑙𝑑𝑆𝑉 ).  Setelah  itu,  perlu  dilakukan  perhitungan  pada  nilai  bias  b  yang  diperoleh  dari Persamaan 𝑏 = −12(∑ 𝛼𝑖 𝑦𝑖 𝐾 ( 𝑥𝑖 , 𝑥 −) + 𝑁𝑖 =0 ∑ 𝛼𝑖 𝑦𝑖 𝐾 ( 𝑥𝑖 , 𝑥 +) 𝑁𝑖 =0
6. Untuk mengetahui hasil klasifikasi teks pada kelas sentimen tertentu maka dilakukan proses erhitungan fungsi f(x).  Jika  hasil  dari  fungsi  tersebut  bernilai  negatif,  maka  dokumen  terklasifikasi  pada  sentimen  kelas  negatif cyberbullying.  Jika  nilai  fungsi  bernilai  positif,  maka  dokumen  terklasifikasi  pada  kelas  sentimen  positif cyberbullying. Fungsi f(x) diperoleh pada Persamaan
𝑓 ( 𝑥 ) = ∑ 𝑚𝑖 =0 𝛼𝑖 𝑦𝑖 𝐾 ( 𝑥𝑖 , 𝑥 )+ 𝑏 Persamaan tersebut dari sumber [22].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari analisis sentimen pada diskusi Twitter mengenai keamanan data dan data breaches menunjukkan bahwa mayoritas tweet yang diambil menyatakan opini negatif terhadap masalah ini. Dari jumlah tweet yang diambil, sekitar 60% diantaranya  menyatakan opini negatif, 30% menyatakan opini netral, dan hanya 10%  yang  menyatakan opini positif. Hasil ini menunjukkan bahwa persepsi publik terhadap masalah keamanan data dan data breaches cenderung negatif. Hal ini dapat disebabkan oleh fakta bahwa masalah ini sering terjadi dan dapat menimbulkan dampak negatif yang cukup besar bagi individu maupun perusahaan.
Dibandingkan dengan metode lain, hasil yang diperoleh menggunakan algoritma SVM cukup akurat dan stabil. Hal ini dikarenakan algoritma SVM dapat mengklasifikasikan data dengan mencari hyperplane yang paling baik untuk memisahkan  data.  Selain  itu,  algoritma  SVM  juga  dapat  menangani  masalah  high  dimensional  data  yang  sering dijumpai dalam analisis sentimen.
Dari hasil dan pembahasan di atas, dapat disimpulkan bahwa persepsi publik terhadap masalah keamanan data dan data breaches cenderung negatif. Algoritma SVM dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi sentimen pada data yang diambil dari Twitter dengan  hasil  yang cukup akurat dan stabil. Oleh  karena itu,  perusahaan dan pihak  yang berkepentingan  dapat  menggunakan  hasil  dari  penelitian  ini  untuk  meningkatkan  keamanan  data  dan  mengurangi resiko terjadinya data breaches.

## 3.1 Klasifikasi dengan Naïve Bayes

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 49 - 56 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 493 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Dengan hasil sebagai berikut
Gambar 3 . Hasil Proses Kalisifikasi dengan menggunakan algorithma Niave Bayes Klasifikasi dengan SVM
Gambar 4. Proses Kalisifikasi dengan menggunakan algorithma SVM
Dengan hasil sebagai berikut
Gambar 5. Hasil Proses Kalisifikasi dengan menggunakan algorithma SVM

## 3.2 Hasil Klasisfikasi
Berikut adalah hasil perhitungan dari Algorithma Naivebayes dan SVM
Tabel 2. Performa Algorithma Naïve Bayes LABEL PRECISION RECALL NEGATIF 0.97 0.97 NETRAL 0.81 100 POSITIF 1 0.97 Tabel 3. Performa Algorithma Support-Vector Machine (SVM) LABEL PRECISION RECALL NEGATIF 0.80 0.93 NETRAL 0.94 0.88 POSITIF 0.80 0.57

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 49 - 56 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 493 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 4. Total tweet tiap Label NO Tweet label 1 Negatif 155 2 Positif 128 3 Netral 17
Dengan visualisasi data sebagai berikut
Gambar 6. Word Cloud keseluruhan Tweet
Gambar 7. Word Cloud untuk sentiment Negatif
Gambar 8. Word Cloud untuk sentiment Positif
Gambar 9. Word Cloud untuk sentiment Netral

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 49 - 56 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 493 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari paper ini adalah bahwa persepsi publik terhadap masalah keamanan data dan data breaches cenderung negatif.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  hasil  analisis  sentimen  pada  diskusi  Twitter  mengenai  topik  tersebut.  Algoritma Support Vector Machine (SVM) digunakan dalam klasifikasi sentiment dengan hasil Precision 80% dan Recall 93%, yang  menunjukkan  hasil  yang  akurat  dan  stabil  dalam  mengklasifikasikan  tweet  yang  diambil  dari  twitter,  namun Naïve  bayes  secara  hitungan  lebih  unggul  dalam  proses  klasifikasi  dengan  hasil  perhitungan  dimana  hasil  yang  di dapatkan adalah Precision 97% dan Recall 97%.
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh  perusahaan  dan  pihak  yang  berkepentingan  untuk  meningkatkan keamanan data dan mengurangi resiko terjadinya data breaches. Analisis sentimen pada media sosial dapat menjadi metode yang efektif untuk mengevaluasi persepsi publik terhadap masalah keamanan data dan data breaches. Saran untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  untuk  mengevaluasi  persepsi  publik  pada  masalah  keamanan  data  dan  data breaches pada platform media sosial lainnya dan melakukan analisis sentimen dengan metode lain selain SVM.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] “Lagi-lagi Bocor Data, Kali Ini 1,3 Miliar Info Registrasi Kartu SIM.”
https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20220902062206-192-842221/lagi-lagi-bocor-data-kali-ini-13- miliar-info-registrasi-kartu-sim (accessed Jan. 25, 2023).
[2] A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “ANALISIS SENTIMEN APLIKASI RUANG GURU DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI,” Jurnal Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 115, Jul. 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[3] A.  Novantirani,  M.  S.  Kania  Sabariah,  and  V.  Effendy,  “Analisis  Sentimen  pada  Twitter  untuk  Mengenai Penggunaan Transportasi Umum Darat Dalam Kota dengan Metode Support Vector Machine.”
[4] U.  Rofiqoh,  R.  S.  Perdana,  and  M.  A.  Fauzi,  “Analisis  Sentimen  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Penyedia Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine dan Lexion Based  Feature,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK)  Universitas Brawijaya ,  vol.  1,  no.  12,  pp.  1725–1732,  2017,  [Online].  Available:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/628
[5] W. E. Nurjanah, R. S. Perdana, and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Terhadap Tayangan Televisi Berdasarkan Opini  Masyarakat  pada  Media  Sosial  Twitter  menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Pembobotan Jumlah  Retweet,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK)  Universitas Brawijaya , vol. 1, no. 12, pp. 1750–1757, 2017.
[6] D. Rustiana and N. Rahayu, “Analisis Sentimen Pasar Otomotif Mobil: Tweet Twitter Menggunakan Naïve Bayes,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , vol. 8, no. 1, pp. 113–120, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i1.841.
[7] F. Fitriana, E. Utami, and H. al Fatta, “Analisis Sentimen Opini Terhadap Vaksin Covid  - 19 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Naive Bayes,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) , vol. 5, no. 1, pp. 19–25, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5185.
[8] Y. Ramdhani and  A. Mubarok,  “Analisis Time  Series Prediksi Penutupan Harga  Saham  Antm.Jk Dengan Algoritma SVM Model Regresi,” Jurnal  Responsif:  Riset  Sains  dan  Informatika ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  77–82, 2019.
[9] A. Akhtar, S. Javaid, S. Ejaz, and R. S. Satti, “Data Analysis of Educational Websites Using RapidMiner,” Online, 2019. [Online]. Available: http://preston.edu.pk/courses.php
[10] O. Somantri, “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Analisis Sentimen Penilaian Tempat Tujuan Wisata Kota Tegal Berbasis Text Mining”, [Online]. Available: www.google.com/maps

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 49 - 56 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 493 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[11] M.  Syarifuddinn,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  Terhadap  Efek  Psbb  Pada  Twitter  Dengan  Algoritma Decision  Tree,  Knn,  Dan  Naïve  Bayes,” INTI  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  87–94,  2020,  doi: 10.33480/inti.v15i1.1433.
[12] A.  Faisal,  Y.  Alkhalifi,  A.  Rifai,  and  W.  Gata,  “Analisis  Sentimen  Dewan  Perwakilan  Rakyat  Dengan Algoritma  Klasifikasi  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization,” JOINTECS  (Journal  of  Information Technology and Computer Science) , vol. 5, no. 2, p. 61, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i2.1362.
[13] F. R. Rakhman, R. W. Ramadhani, and Y. A. Kuncoroyakti, “Analisis Sentimen Dan Opini Digital Kampanye 3M Di Masa Covid-19 Melalui Media Sosial Twitter,” Jurnal Ilmiah Ilmu Komunikasi , vol. 18, no. 01, pp. 08–20, 2021, [Online]. Available: https://komunikologi.esaunggul.ac.id/index.php/KM/article/view/301
[14] E.  S.  Negara,  R.  Andryani,  and  P.  H.  Saksono,  “Analisis  Data  Twitter:  Ekstraksi  dan  Analisis  Data  G eospasial,” Jurnal INKOM , vol. 10, no. 1, p. 27, Nov. 2016, doi: 10.14203/j.inkom.433.
[15] F.  Prasetyo  Nugroho,  R.  Wariyanto  Abdullah,  and  S.  Wulandari,  “KEAMANAN  BIG  DATA  DI  ERA DIGITAL DI INDONESIA,” 2019.
[16] M. Dwi, S. Hadi, P. Widodo, and R. W. Putro, “Analisis Dampak Pandemi Covid 19 di Indonesia Ditinjau dari Sudut Pandang Keamanan Siber,” 2020.
[17] D. Alita, Y. Fernando, and H. Sulistiani,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA MULTICLASS SVM PADA OPINI PUBLIK BERBAHASA INDONESIA DI TWITTER,” Jurnal TEKNOKOMPAK , vol. 14, no. 2, p. 86, 2020.
[18] A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 8, no. 6, p. 219, Dec. 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[19] A. Supriadi, “Implementasi Metode Klasifikasi Naive Bayes Pada Sistem Analisis Opini Pengguna Twitter Berbasis Web.”
[20] N. N. Neto, S. Madnick, M. G. de Paula, and ..., “A case study of the capital one data breach,” … One Data Breach … , 2020, [Online]. Available: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3542567
[21] A.  B.  P.  Negara,  H.  Muhardi,  and  I.  M.  Putri,  “Analisis  Sentimen  Maskapai  Penerbangan  Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Information Gain,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 7, no. 3, p. 599, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020711947.
[22] W.  A.  Luqyana,  I.  Cholissodin,  and  R.  S.  Perdana,  “Analisis  Sentimen  Cyberbullying  Pada  Komentar Instagram dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya , vol. 2, no. 11, pp. 4704–4713, 2018.