Implementasi Algoritma Gaussian Naive Bayes pada Deteksi Sentimen Cyberbullying di Media Sosial Instagram
| Main Author: | Colinkang, Robin |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed application/pdf |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://kc.umn.ac.id/14886/1/HALAMAN_AWAL.pdf http://kc.umn.ac.id/14886/2/DAFTAR_PUSTAKA.pdf http://kc.umn.ac.id/14886/3/BAB_I.pdf http://kc.umn.ac.id/14886/4/BAB_II.pdf http://kc.umn.ac.id/14886/5/BAB_III.pdf http://kc.umn.ac.id/14886/6/BAB_IV.pdf http://kc.umn.ac.id/14886/7/BAB_V.pdf http://kc.umn.ac.id/14886/8/LAMPIRAN.pdf http://kc.umn.ac.id/14886/ |
Daftar Isi:
- membuat sistem penanganan kasus cyberbullying. Untuk membuat sistem tersebut, dibutuhkan proses pendeteksian konten berunsur cyberbullying dan dalam penelitian yang dilakukan akan digunakan metode Gaussian Naive Bayes. Gaussian Naive Bayes untuk klasifikasi komentar di media sosial Instagram untuk membedakan antara cyberbully atau bukan cyberbully. Pembeda penelitian ini dengan yang sudah dilakukan adalah adanya pendukung algoritma lain yaitu Ngram dan TF-IDF. Dalam analisis yang dilakukan sebelumnya, didapatkan akurasi sebesar 63,5% dengan menggunakan metode distribusi Gaussian. Pada penelitian lain yang dilakukan menghasilkan akurasi sebesar 75%. Hasil uji coba terbaik menghasilkan akurasi sebesar 76%.