Analisis Sentimen Cyberbullying pada “Tiktok” Menggunakan Metode Long Short Term Memory - Nur Awalia. S. Z. Abidin; Ayu Andira Adrianti Sofyan; Erfan Hasmin; Arham Arifin (Dipanegara Komputer Teknologi Informatika, 2023)
Penggunaan media sosial saat ini berkembang dengan sangat pesat, salah satunya ialah media sosial Tiktok. Seiring dengan perkembangan tersebut semakin banyak pula kasus cyberbullying yang terjadi dan memakan banyak korban. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap cyberbullying pada Tiktok dengan menggunakan metode Long Short Term Memory. Data akan dilatih agar model dapat memiliki kinerja yang optimal serta dapat melakukan prediksi sentimen. Adapun data yang diolah pada penelitian ini merupakan dataset cyberbullying pada Tiktok selama bulan Desember 2022 hingga Januari 2023, yang terdiri dari empat lokasi yang berbeda yakni Banten, Jakarta, Makassar, dan Lombok. Data tersebut divalidasi dengan confusion matrix. Berdasarkan hasil penelitian ini, diperoleh bahwa pada data cyberbullying Banten Desember 2022 tingkat akurasi model sebesar 80%, lalu pada data cyberbullying Jakarta Desember 2022 tingkat akurasi model sebesar 87%, pada data cyberbullying Makassar Januari 2023 diperoleh tingkat akurasi sebesar 87%, dan pada data cyberbullying Lombok Januari 2023 tingkat akurasi model sebesar 88%.