Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika
Syafira Febrianti
Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Cyberbullying Di Media Sosial Menggunakan Algoritma Naïve Bayes ( NB ) Hanna Sabilla Rifai; Syafira Febrianti; Imam Santoso
IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Vol 7 No 2 (2023): IKRAITH-INFORMATIKA Vol 7 No 2 Juli 2023
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian analisis sentimen ini dilakukan untuk melihat sebuah opini seseorang atau masyarakat tanggapan terhadap cyberbullying yang berada di media sosial. sehingga dihasilkan opini yang dapat masuk ke kategori opini negatif ataupun opini positif. Dengan adanya penilaian maupun pandangan masyarakat yang disampaikan pada media sosial, maka peneliti berinisiatif membuat penelitian ini. Penelitian menggunakan 10 Fold Cross Validation dalam melakukan validasi, dan untuk mengukur akurasi dilakukan dengan Confusion Matrix, yaitu membandingkan akurasi Naïve Bayes dengan Support Vector Machine tanpa dan dengan menggunakan fitur seleksi Particle Swarm Optimization (PSO). Kemudian Kurva ROC digunakan untuk mengukur nilai AUC. Penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes untuk melakukan analisis sentimen. Kemudian menggunakan Accuracy dan AUC (Area Under Curve). Tahapan - tahapan pengujian dilakukan dengan menggunakan dataset sebanyak 376 komentar opini pengguna Youtube ,facebook, Tiktok, Instagram, dan Snack video mengenai Tanggapan masyarakat terhadap cyberbullying maka hasil Akurasi Algoritma Naïve Bayes yaitu sebesar 77.29 %, sedangkan untuk nilai AUC sebesar 0.500. Berdasarkan dari penelitian yang sudah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa hasil akurasi dan AUC dengan algoritma Naïve Bayes, hasil pengujian pengklasifikasian AUC nilai keakuratannya dapat dikategorikan sebagai Excellent Classification. algoritma tersebut juga sangat besar, terjadi peningkatan nilai akurasi dan AUC sangat signifikan.
Co-Authors Hanna Sabilla Rifai Imam Santoso