NOVITA SARI, -
PENERAPAN ALGORITMA KLASIFIKASI NAIVE BAYES
DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS
SENTIMEN CYBERBULLYING BILINGUAL DI APLIKASI X.
JURNAL SISTEMASI : Sistem Informasi, 14 (1).
Abstract
Peningkatan penggunaan media sosial yang signifikan turut mempengaruhi peningkatan insiden
Cyberbullying, khususnya dalam konteks keanekaragaman penggunaan bahasa. Penelitian ini akan
melakukan analisis sentimen guna mendeteksi konten potensial Cyberbullying pada aplikasi X dengan
pendekatan bilingual (bahasa Indonesia dan Inggris) menggunakan algoritma Naive Bayes dan
Support Vector Machine (SVM). Data tweet terkumpul dan diproses melalui tahap pra-pemrosesan
untuk mengekstraksi fitur yang relevan bagi analisis sentimen. Kedua algoritma kemudian diterapkan
dalam mengklasifikasikan tweet menjadi kategori positif, negatif, atau netral serta mengidentifikasi
indikasi Cyberbullying. Hasil uji coba menunjukkan bahwa algoritma NB memberikan kinerja yang
lebih unggul dibandingkan SVM dengan tingkat akurasi sebesar 87%. Sedangkan dalam
mengidentifikasi pola Cyberbullying dalam teks bilingual NB mencapai tingkat akurasi tertinggi pada
bahasa Indonesia yaitu sebesar 87%. Dengan hasil tersebut, diharapkan penelitian ini dapat menjadi
referensi untuk pengembangan sistem deteksi Cyberbullying yang lebih akurat dan responsif pada
platform media sosial bilingual.
Actions (login required)
 |
View Item |