Klasifikasi Tweets Tindak Kejahatan Berbahasa Indonesia Menggunakan Naive Bayes - Siti Maghfiroh; Setio Basuki; Yufis Azhar (Jurnal Repositor, 2020)
Kasus tindak kejahatan konvensional seperti penganiayaan, penculikan, pencurian, dll masih jarang digunakan sebagai objek penelitian. Kasus kejahatan yang biasa diteliti hanya pada lingkup kejahatan cyber seperti pembajakan software, carding, penipuan online, dll. Maka dalam penelitian ini penulis mengangkat kasus kejahatan konvensional sebagai objek penelitian. Penulis mencoba mendapatkan informasi kejahatan dari media sosial, Twitter. Dari Twitter didapatkan data berupa cuitan para pengguna yang mengandung unsur kejahatan. Selanjutnya, akan dilakukan klasifikasi untuk menentukan mana di antara data tersebut yang benar-benar mengandung informasi kejahatan, dan bukan merupakan sebuah opini. Metode yang digunakan dalam pengklasifikasian data adalah algoritma Naive Bayes Classifier dengan 2 jenis dataset. Dataset pertama berisi fitur lexical atau bag of words dan dataset kedua berisi fitur sintaktik. Penulis menggunakan 2 dataset untuk membandingkan kinerja dari kedua fitur dalam proses klasifikasi data tweets. Rata-rata hasil akurasi model klasifikasi menggunakan fitur sintaktik adalah sebesar 88,1398% sedangkan pada fitur lexical atau bag of words sebesar 79,25%. Kemudian dari hasil klasifikasi, penulis mendapatkan lokasi di mana tindak kejahatan tersebut terjadi menggunakan metode Named Entity Recognition (NER). Dari proses NER tersebut, maka didapatkan hasil akurasi sebesar 65%.