ANALISIS SENTIMEN CYBERBULLYING PADA KOMENTAR INSTAGRAM MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Authors

  • Tegar Adi Saputra Universitas Lancang Kuning
  • Mariza Devega Dosen Universitas Lancang Kuning

DOI:

https://doi.org/10.31849/zn.v7i1.23122

Keywords:

Analisis Sentimen, Cyberbullying, Instagram, Support Vector Machine

Abstract

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%.

References

Instagram is the most popular social media today. Users ranging from children, teenagers to adults have boosted the popularity of Instagram. However, this social media is not free from the dangers of cyberbullying that is often carried out by users, especially in the comments column. Cyberbullying is intimidation by one person to another through chatrooms, social media, e-mail, websites in forms such as verbal abuse, insults, defamation, threats. The danger of cyberbullying is certainly troubling many people because of the impact caused, therefore a sentiment analysis can be carried out on the Instagram comment column which seeks to find out the sentiment of each comment. To find out each sentiment in the comments, the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) feature and the Support Vector Machine (SVM) classification method are used. Data collection is done by crawling data on tolls https://console.apify.com/ and pulling comment data on an Instagram post as much as 1000 comment data. From this data, processing will be carried out with a comparison of training data and test data including: 90%: 10% with 96% accuracy, 80%: 20% with 96% accuracy, and 70% : 30% with 95% accuracy.

Translated with DeepL.com (free version)

Downloads

Published

2024-12-31

How to Cite

[1]
“ANALISIS SENTIMEN CYBERBULLYING PADA KOMENTAR INSTAGRAM MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)”, zn, vol. 7, no. 1, pp. 26–36, Dec. 2024, doi: 10.31849/zn.v7i1.23122.

Most read articles by the same author(s)