Analisis Sentimen Cyberbullying Pada Komentar Instagram Menggunakan Metode Klasifikasi Support Vector Machine(Svm)
Tampubolon, Tegar Adi Saputra
Instagram merupakan media sosial yang paling populer pada zaman
sekarang. Pengguna yang dimulai dari anak-anak, remaja hingga orang dewasa
turut mendongkrak popularitas Instagram. Namun, media sosial ini tidak lepas
dari bahaya cyberbullying yang sering dilakukan oleh pengguna khususnya pada
kolom komentar. Cyberbullying merupakan intimidasi yang dilakukan seseorang
pada orang lain yang dilakukan melalui chatroom, media sosial, e-mail, website
dalam bentuk seperti pelecehan verbal, penghinaan, pencemaran nama baik,
ancaman. Bahaya cyberbullying tentunya meresahkan banyak orang dikarenakan
dampak yang ditimbulkan, maka dari itu dapat dilakukan suatu analisis sentimen
pada kolom komentar Instagram yang berupaya untuk mengetahui sentimen dari
setiap komentar. Untuk mengetahui setiap sentimen pada komentar digunakan
fitur Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan metode
klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Dalam pengambilan data dilakukan
dengan cara crawling data pada tolls https://console.apify.com/ dan menarik data
komentar pada sebuah postingan instagram sebanyak 1000 data komentar. Dari
data tersebut akan di lakukan pemrosesan dengan perbandingan data latih dan data
uji diantaranya:90%:10% dengan akurasi 96%, 80% : 20% dengan akurasi 96%,
dan 70% : 30% dengan akurasi 95%.
sekarang. Pengguna yang dimulai dari anak-anak, remaja hingga orang dewasa
turut mendongkrak popularitas Instagram. Namun, media sosial ini tidak lepas
dari bahaya cyberbullying yang sering dilakukan oleh pengguna khususnya pada
kolom komentar. Cyberbullying merupakan intimidasi yang dilakukan seseorang
pada orang lain yang dilakukan melalui chatroom, media sosial, e-mail, website
dalam bentuk seperti pelecehan verbal, penghinaan, pencemaran nama baik,
ancaman. Bahaya cyberbullying tentunya meresahkan banyak orang dikarenakan
dampak yang ditimbulkan, maka dari itu dapat dilakukan suatu analisis sentimen
pada kolom komentar Instagram yang berupaya untuk mengetahui sentimen dari
setiap komentar. Untuk mengetahui setiap sentimen pada komentar digunakan
fitur Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan metode
klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Dalam pengambilan data dilakukan
dengan cara crawling data pada tolls https://console.apify.com/ dan menarik data
komentar pada sebuah postingan instagram sebanyak 1000 data komentar. Dari
data tersebut akan di lakukan pemrosesan dengan perbandingan data latih dan data
uji diantaranya:90%:10% dengan akurasi 96%, 80% : 20% dengan akurasi 96%,
dan 70% : 30% dengan akurasi 95%.
Informasi Repositori
- Jenis
- Thesis
Detail Information
- Tahun
- 2024
- Bahasa
- id
- Last Updated
- 2025-03-24T04:20:07Z
Subjects / Keywords
Akses Dokumen
Hak Cipta & Lisensi
Konten ini bersumber dari Repositori Institusi Kemendikdasmen.
Hak cipta dimiliki oleh institusi pencipta karya. Dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
Metadata di-harvest melalui protokol OAI-PMH sesuai SK Sekjen Kemendikbudristek No. 18/M/2022.
Karya Umum
Filsafat
Agama
Ilmu-ilmu Sosial
Bahasa
Ilmu-ilmu Murni
Ilmu-ilmu Terapan
Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
Kesusastraan
Geografi dan Sejarah