Sistem Deteksi Konten Negatif pada Teks Website Menggunakan Metode Random Forest - Aldiva Wibowo (Universitas Negeri Medan, 2022)
Internet saat ini telah mengalami perkembangan yang signifikan sebagai sarana untuk mencari informasi yang memberikan dampak positif bagi kehidupan sehari-hari masyarakat. Namun, di samping itu, internet juga menjadi tempat yang efektif untuk menyebarkan informasi yang memberikan dampak negatif, seperti penyebaran konten negatif kepada masyarakat. Untuk mengatasi masalah ini, pemerintah telah menetapkan sistem laporan dan DNS (Domain Name System) yang dikenal sebagai Trust Positif. Namun, upaya tersebut masih tergolong tidak efektif karena hanya didasarkan pada DNS dan laporan masyarakat. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggunakan metode Machine Learning untuk membuat model klasifikasi konten negatif website berdasarkan isi teks website. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Random Forest. Proses penelitian dimulai dengan melakukan preprocessing pada data teks dengan pendekatan NLP (Natural Language Processing) dan kemudian mengaplikasikan metode Machine Learning. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa Random Forest cukup efektif dalam penelitian ini, dengan nilai accuracy sebesar 92%, precision sebesar 77%, dan recall sebesar 86%. Nilai tersebut didapatkan melalui pengujian dengan menggunakan 526 url website.