Identifikasi Dan Prediksi Cyberbullying Pada Media Sosial Dengan Random Forest (Studi Kasus : Komentar Media Sosial Twitter dan Facebook)
Abstract
Kebebasan berpendapat dan berekspresi mendukung terciptanya masyarakat dan
negara Indonesia yang maju dan berkembang. Namun, kebebasan berpendapat
selalu disertai dengan berbagai dampak. Salah satu dampak yang biasa dialami
adalah perundungan atau cyberbullying. Cyberbulyying merupakan perbuatan
tercela yang dilakukan seseorang dengan memposting tulisan kejam atau
berkomentar semena-mena tanpa memikirkan akibat pada orang lain. Tujuan dari
penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi komentar cyberbullying pada sosial
media agar mengerti batasan seberapa jauh seseorang harus berkomentar yang
melukai perasaan orang lain. Salah satu cara untuk mengidentifikasi komentar
cyberbullying adalah dengan menggunakan metode Random Forest. Dimana input
yang digunakan adalah komentar-komentar pada media sosial Facebook dan
Twitter, sehingga nantinya akan didapatkan suatu model prediksi yang bermanfaat
dalam memprediksi komentar cyberbullying. Didapatkan model dengan nilai
akurasi sebesar dan error sebesar . tahapan tahapan seperti TFIDF
dan model klasifikasi Random Forest dimasukan dalam sebuah pipeline.
Setelah itu dikembangkan menjadi sebuah prototype web aplikasi menggunakan
flask dan Heroku yang dapat diakses secara umum untuk memprediksi komentar
cyberbullying.
Collections
- Statistics [900]