ANALISIS SENTIMEN CYBERBULLYING PADA KOMENTAR INSTAGRAM MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
DOI:
https://doi.org/10.31849/zn.v7i1.23122Keywords:
Analisis Sentimen, Cyberbullying, Instagram, Support Vector MachineAbstract
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
Translated with DeepL.com (free version)
Downloads
Published
Issue
Section
License
CC BY-SA 4.0
Attribution-ShareAlike 4.0
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format for any purpose, even commercially.
- Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
- The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
Under the following terms:
- Attribution — You must give appropriate credit , provide a link to the license, and indicate if changes were made . You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
- No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.
Notices:
You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation .
No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.
