Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUSTER: Jurnal Sains dan Terapan
Kartika Sari, Yayak
Unknown Affiliation
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Energy Immunology & microbiology Physics

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Analisis Sentimen Terhadap Cyberbullying Kartika Sari, Yayak; Iskandar, Joko; Prasetya, Agung
JUSTER : Jurnal Sains dan Terapan Vol. 5 No. 1 (2026): JUSTER: Jurnal Sains dan Terapan
Publisher : Jompa Research and Development

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57218/juster.v5i1.2556

Abstract

Kasus bullying menjadi topik yang sangat ramai dibicarakan tidak hanya pada lingkup daerah tetapi kasus ini menjadi topik yang ramai di lingkup Nasional maupun Internasional. Seiring dengan perkembangan teknologi, kasus bullying ini tidak hanya terjadi secara langsung tetapi melalui media sosial. Pelaku bullying dapat dengan mudah menyebarkan foto, video, maupun tulisan yang dapat menyinggung korban. Dampak yang terjadi pada korban cyberbullying tidak hanya menyakiti perasaan, namun juga kondisi psikologis yang dapat menyebabkan depresi, sedih, frustasi, hingga bunuh diri. Kasus cyberbullying ini banyak mendapatkan respon dari masyarakat melalui media sosial terutama pada aplikasi X. Penulis bertujuan untuk melakukan analisis sentimen yang digunakan untuk menganalisis emosi dari suatu teks dalam Bahasa Indonesia apakah teks tersebut termasuk dalam kategori positif atau negatif, dalam hal ini sentimen analisis digunakan untuk menemukan pola-pola cyberbullying di aplikasi X agar dapat lebih tepat dan cepat dalam mendeteksi bullying secara otomatis dengan menggunakan metode Naïve Bayes dengan jumlah data_set sebesar 2292 dari rentang Bulan Agustus 2024 – Agustus 2025. Metode Naive Bayes yaitu memprediksi probabilitas, tetapi klasifikasi statistik yang dikenal sebagai klasifikasi Bayes dapat memprediksi nilai probabilitas. Hasil dari evaluasi sentiment Analisa menunjukkan bahwa accuracy sebesar 96,0%, precision 84%, dan recall 77%.
Co-Authors Agung Prasetya Iskandar, Joko