This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simantec
Rachmad Masbadi Hatullah Nurnaryo
Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo

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

Found 1 Documents
Search

DETEKSI CYBERBULLYING PADA DATA TWEET MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN Rachmad Masbadi Hatullah Nurnaryo; Mulaab Mulaab; Ika Oktavia Suzanti; Doni Abdul Fatah; Andharini Dwi Cahyani; Fifin Ayu Mufarroha
Jurnal Simantec Vol 11, No 1 (2022): Jurnal Simantec Desember 2022
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v11i1.17256

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara dengan pengguna media sosial terbanyak. Dengan banyaknya pengguna media sosial, hal ini dapat memicu munculnya cyberbullying. Cyberbullying adalah tindakan berulang yang melecehkan, mempermalukan, mengancam, atau mengganggu orang lain melalui komputer, ponsel, dan perangkat elektronik lainnya, termasuk situs web jejaring sosial online. Twitter merupakan salah satu media sosial yang sering digunakan untuk melakukan cyberbullying. Deteksi cyberbullying merupakan langkah penting untuk membuat lingkungan yang baik dalam interaksi media sosial. Penelitian ini mendeteksi cyberbullying yang berasal dari tweet berbahasa Indonesia dengan menggunakan metode Random Forest sebagai pengklasifikasi. Seleksi fitur information gain juga digunakan untuk menyeleksi fitur yang berupa atribut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui akurasi deteksi cyberbullying dari metode Random Forest dan memilih fitur penting untuk meningkatkan kinerja metode. Dari hasil pengujian, didapatkan nilai Accuracy tertinggi sebesar 72.1% dengan atribut berjumlah 1295 dari 2277 atribut. Hal ini berarti, pemilihan fitur yang baik dapat meningkatkan performa dari metode machine learning.Kata kunci: Cyberbullying, Information Gain, Random Forest, Tweet