Analisis Sentimen Terhadap Cyberbullying pada Platform Media Sosial X Menggunakan Algoritma Naive Bayes - Mahmudah, Siti Anisa; Yudhistira, Aditia (CV Infinite Corporation, 2025)
Perundungan telah menjadi isu global yang tidak lagi terbatas oleh batasan geografis, tetapi juga merambah ke media sosial, sehingga menciptakan tantangan baru dalam upaya pencegahan dan penanganannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sentimen terkait cyberbullying dalam komunitas online dengan menerapkan algoritma Naive Bayes, menggunakan metode MultinomialNB dan BernoulliNB. Data dikumpulkan melalui proses crawling dari platform media sosial X, kemudian dianalisis melalui tahapan preprocessing yang terstruktur. Kinerja model dinilai menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Berdasarkan hasil analisis, metode BernoulliNB menunjukkan keunggulan dalam mengidentifikasi sentimen positif dengan presisi sebesar 68,44% dan recall 39,15%, sedangkan MultinomialNB lebih efektif dalam mendeteksi sentimen negatif. Namun, kedua model menghadapi tantangan dalam mengatasi ketidakseimbangan data yang memengaruhi performa keseluruhan. Penelitian ini berkontribusi dalam menyediakan metode analisis sentimen berbasis algoritma probabilistik yang efisien untuk mendeteksi pola-pola cyberbullying secara otomatis. Hasil yang diperoleh dapat dimanfaatkan untuk mengembangkan sistem deteksi cyberbullying yang lebih andal, memberikan solusi praktis bagi platform media sosial dalam menciptakan lingkungan digital yang lebih aman dan ramah bagi penggunanya.