MASVIYA TUL CHUSNA (2022) Analisis Sentimen Cyberbullying pada Instagram Menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Jaringan Backpropagation. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 081611233057_HALAMAN JUDUL.pdf Download (2MB)
	Text (BAB I) 081611233057_BAB I.pdf Download (567kB)
	Text (FULLTEXT) 081611233057_FULLTEXT.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Penulisan skripsi ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen cyberbullying pada Instagram menggunakan TF-IDF dan jaringan backpropagation, sehingga dapat mengklasifikasikan komentar Instagram yang berunsur bullying atau tidak. Hasil klasifikasi bersentimen negatif menyatakan komentar berunsur bullying, sedangkan komentar yang bersentimen positif menyatakan tidak ada unsur bullying. Proses diawali dengan preprocessing teks untuk mendapatkan fitur yang akan digunakan pada proses TF-IDF. Kemudian pada proses TF-IDF fitur akan diubah menjadi data numerik. Hasil TF-IDF akan digunakan sebagai data input pada proses analisis sentimen menggunakan jaringan backpropagation. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 100 data komentar Instagram yang terdiri dari 50 data bersentimen negatif (bullying) dan 50 data bersentimen positif. Data tersebut akan dibagi menjadi 2, antara lain 70 data untuk proses pelatihan dan 30 data untuk proses uji validasi. Berdasarkan hasil implementasi program dari proses uji validasi menunjukkan bahwa nilai akurasi dalam menganalisis sentimen cyberbullying pada Instagram sebesar 100%.

Actions (login required)

View Item