Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Institutional Repositories

Muhammad Yasir, Yasir (2022) OPTIMASI KINERJA NAIVE BAYES MENGGUNAKAN FITUR SELEKSI CHI SQUARE DAN INFORMATION GAIN DALAM MENINGKATKAN HASIL AKURASI ANALISIS SENTIMEN CYBERBULLYING. Masters thesis, Universitas Budi Luhur.

Text TESIS Full+pengesahan+pernyataan.pdf - Accepted Version Download (1MB)

Abstract

Dalam mengekpresikan pendapat di media sosial terdapat tantangan yang nyata yang harus dihadapi, seperti pengguna twitter yang melakukan penyebaran tweet atau komentar berita bohong (hoax), penyebaran pencemaran nama baik, penyebaran ujaran kebencian, body shaming dan rasisme yang dimana hal tersebut merupakan tindakan cyberbullying. KPAI mencatat dalam kurun waktu 9 tahun, dari 2011 sampai 2019, ada 37.381 pengaduan kekerasan terhadap anak. Untuk bullying baik di pendidikan maupun di sosial media, angkanya mencapai 2.473 laporan dan trennya terus meningkat. Topik cyberbullying tersebut menjadi sumber data dan dasar dalam penelitian ini. Tujuan penelitian ini adalah melakukan analisis sentimen yang dapat mengklasifikasi sentiment tweet yang memiliki unsur cyberbullying. Hal tersebut penting dilakukan karena cyberbullying merupakan salah satu tindakan kejahatan yang melanggar UU ITE nomor 11 tahun 2008. Ada beberapa tantangan dalam proses analisis sentimen seperti polarity shift, binary clasification, data sparsity dan accuracy. Fokus pada penelitian ini adalah melakukan experiment research terhadapa kinerja naïve bayes dalam meningkatkan hasil akurasi analisis sentimen. Metode dalam penelitian ini menggunakan naïve bayes yang dikombinasikan dengan fitur seleksi chi square dan fitur seleksi information gain dalam proses analisis sentimen. Hasil penelitian yang didapatkan adalah nilai hasil akurasi metode naive bayes tanpa fitur seleksi (86%), naive bayes + fitur seleksi chi square (90%), naive bayes + fitur seleksi information gain (89%). Dapat disimpulkan, metode naive bayes yang dikombinasikan dengan fitur seleksi membuktikan terjadi peningkatan akurasi nilai hasil akurasi analisis sentimen sebesar 4%.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Teknologi dan Ilmu Terapan > Komputer > Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	Muhammad Yasir
Date Deposited:	30 Apr 2024 08:22
Last Modified:	30 Apr 2024 08:22
URI:	http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/28870

Actions (login required)

View Item

Downloads