ANALISIS SENTIMEN KEBOCORAN DATA BANK SYARIAH INDONESIA(BSI) PADA SOSIAL MEDIA X MENGGUNAKAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATIONS FROM TRANSFORMERS BAHASA INDONESIA(INDOBERT)

Kebocoran data menjadi ancaman serius bagi keamanan informasi, terutama dalam sektor perbankan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap kebocoran data Bank Syariah Indonesia(BSI) yang terungkap di media sosial X. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma Bidirectional Encoder Representation from Transformers(BERT) yang dioptimalkan untuk bahasa Indonesia, dikenal sebagai IndoBERT. Data yang digunakan mencakup teks tweet pengguna sosial media X yang berhubungan dengan kebocoran data Bank BSI. Penelitian ini memberikan gambaran mendalam mengenai pandangan dan respons pengguna media sosial terkait kebocoran data Bank BSI. Proses analisis sentimen menggunakan IndoBERT memungkinkan pemahaman yang lebih akurat terhadap sikap dan perasaan yang berkembang dalam masyarakat terkait insisen ini. Dengan akurasi terttinggi mencapai 97.66%, hasil penelitian ini tidak hanya memberikan wawasan bagi pihak terkait untuk meningkatkan keamanan dan respons terhadap kebocoran data, tetapi juga menunjukkan kemampuan unggul dari metode analisis senitmen menggunakan IndoBERT dalam konteks bahasa Indonesia.