PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DAN TF-IDF UNTUK IDENTIFIKASI CYBERBULLYING PADA KOMENTAR INSTAGRAM

Penggunaan Internet mengalami peningkatan yang pesat hal ini berbanding lurus dengan pengguna sosial media. Dalam hal ini pengguna instagram sering menghadapi berbagai opini terhadap postingan yang diunggah. Cyberbullying merupakan salah satu bentuk pelecehan yang dilakukan oleh para penggunanya.
Cyberbullying memiliki dampak negatif yang berpengaruh terhadap mentalitas korban sehingga menimbulkan trauma pada diri korban. Pada penelitian ini penulis akan mengidentifikasi komentar instagram yang dapat dikategorikan sebagai tindakan cyberbullying dengan penerapan algoritma TF-IDF dan naïve bayes. Penelitian ini menggunakan metode penelitian Waterfall untuk model pembangunan yang berurutan dan sistematis dengan diawali tahap analisa diikuti
desain sistem kemudian implementasi dan tahap pegujian. Dilakukan text mining yang mengimplementasikan pustaka python agar dapat melakukan preprocessing, serta kombinasi TF-IDF dan Naïve Bayes. Untuk menguji keakuratan sebuah model maka dilakukan metode pengujian Cross Validation dan pengujian akurasi, pada pengujian ini dilakukan tiga pembagian data latih dan data uji sebesar 60:40, 70:30,
dan 80:20 pengujian ini menghasilkan masing masing 79%, 98% dan 80%, lalu pemodelan tersebut akan diterapkan pada platfrom berbasis web menggunakan flask framework untuk menginputkan kalimat dan akan menampilkan hasilnya.