Klasifikasi Komentar Bullying pada Instagram Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
DOI:
https://doi.org/10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4962Keywords:
Bullying Klasifikasi KNN K-Nearest Neighbor Komentar InstagramAbstract
Bullying merupakan tindakan negatif yang dilakukan oleh orang lain secara terus menerus atau berulang. Tindakan ini kerap kali menyebabkan korban tidak berdaya, terluka secara fisik maupun mental. Tindakan bullying kini telah memasuki dunia sosial media. Instagram menjadi salah satu media sosial yang menjadi tempat terjadinya bullying melalui komentar pada foto/video yang diunggah oleh artis/selebgram. Salah satu cara mewaspadai tindakan bullying adalah dengan cara mengklasifikasi komentar yang bersangkutan di media sosial (dalam hal ini Instagram) menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Jumlah data yang digunakan sebanyak 1000 data, dimana 500 merupakan bullying dan 500 tidak bully. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu seseorang untuk mengetahui perbedaan komentar bullying dan yang bukan bullying. Metode KNN telah diuji menggunakan 5 nilai k yang berbeda (7, 9, 11, 13, 15) dengan pembagian data 70:30, 80:20 dan 90:10 menggunakan confusion matrix, dengan masing-masing fold yang dibentuk 4, 5 dan 10 sehingga menghasilkan total 95 fold pengujian, pengujian ini menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 58,83%. Akurasi tertinggi terdapat pada k 13 dengan perbandingan 90:10 data pada fold ke 6 yaitu sebesar 77%.
Downloads
References
Nasrullah, R. (2017). Media Sosial: Perspektif Komunikasi, Budaya, dan Sosioteknologi. Bandung: Simbiosa Rekatama Media.
Priyatna, A. (2010). Let's End Bullying: Memahami, Mencegah & Mengatasi Bullying. Jakarta: Elex Media Komputindo
Salam, A., Zeniarja, J., & Uswatun Khasanah, R. S. (2018). Analisis Sentimen Data Komentar Sosial Media Facebook Dengan K-Nearest Neighbor (Studi Kasus: Akun Jasa Ekspedisi Barang J&T Ekspress Indonesia). Prosiding SINTAK, 480-486.
Ismiati, M. B. (2018). Deteksi Komentar Negatif Di Instagram Menggunakan Algoritma Naives Bayes Classifier.
Luqyana, W. A., Cholissodin, I., & Perdana, R. S. (2018). Analisi Sentimen Cyberbullying Pada Komentar Instagram Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer.
Prasetyo, E. (2014). Data Mining: Mengolah Data menjadi Informasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: ANDI.
Nugroho, M., & Santoso, H. (2017). Klasifikasi Dokumen Komentar pada Situs Youtube menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN).
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
This is an open access journal which means that all content is freely available without charge to the user or his/her institution. The copyright in the text of individual articles (including research articles, opinion articles, and abstracts) is the property of their respective authors, subject to a Creative Commons CC-BY-SA licence granted to all others. ITJRD allows the author(s) to hold the copyright without restrictions and allows the author to retain publishing rights without restrictions.