| dc.description.abstract | Cyberbullying menjadi sebuah masalah yang harus mendapat perhatian serius oleh semua
pihak. Di samping tindakan ini merupakan kebiasaan yang buruk, cyberbullying juga
memberikan dampak yang mengerikan, mulai dari gangguan psikis korban, hingga berujung
pada kasus bunuh diri.
Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sebuah aplikasi untuk mengidentifikasi konten
yang mengandung makna perundungan secara daring (Cyberbullying) pada media sosial.
Media sosial yang dipilih adalah Twitter. Setidaknya, ada 3900 baris data yang telah
dikumpulkan. Data-data tersebut berisi dua jenis cuitan baik cuitan yang memiliki
kecenderungan Cyberbullying dan yang tidak.
Untuk mencapai tujuan penelitian, peneliti menggunakan lima langkah penelitian, yaitu
pengumpulan data, preprocessing, ekstraksi fitur, klasifikasi, dan evaluasi. Algoritma Machine
Learning yang diimplementasikan dalam penelitian ini adalah Multinomial Naïve Bayes.
Setelah model terbentuk, kemudian dibuat sebuah aplikasi berbasis website menggunakan
Django Framework.
Klasifikasi menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes terbukti memiliki performa
yang baik dengan akurasi sebesar 81%. Model tersebut menjadi inti dari aplikasi Deteksi
Cyberbullying yang diimplementasikan dalam sebuah aplikasi berbasis website. | en_US |
