Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

PENERAPAN ALGORITMA KLASIFIKASI NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN CYBERBULLYING BILINGUAL DI APLIKASI X

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).

[img]
Preview
Text
LAPORAN REPOSITORY NOVITA SARI.pdf

Download (3MB) | Preview

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.

Item Type: Article
Contributors:
ContributionNameNIDN/NIDKEmail
Thesis advisorMUHAMMAD JAZMAN, -1004068202jazman@uin-suska.ac.id
Subjects: 000 Karya Umum
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 20 Jan 2025 06:52
Last Modified: 20 Jan 2025 06:52
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/85934

Actions (login required)

View Item View Item