UMN Knowledge Center

Identifikasi mengenai Cyberbullying di Indonesia melalui Media Twitter dengan Metode Support Vector Machine dan Information Gain

Destitus S, Christevan (2020) Identifikasi mengenai Cyberbullying di Indonesia melalui Media Twitter dengan Metode Support Vector Machine dan Information Gain. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
PDF
HALAMAN_AWAL.pdf

Download (534kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
DAFTAR_PUSTAKA.pdf

Download (17kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
BAB_I.pdf

Download (198kB) | Preview
[img] PDF
BAB_II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (282kB)
[img] PDF
BAB_III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (358kB)
[img] PDF
BAB_IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img] PDF
BAB_V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (21kB)
[img] PDF
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (953kB)

Abstract

Oleh : Christevan Destitus Cyberbullying adalah sebuah tindakan yang dilakukan untuk membuat orang lain tidak nyaman dengan kondisi keberadaannya. Cyberbullying sendiri terjadi biasanya karena dendam, motivated offender atau sekedar iseng. Cyberbullying dapat terjadi selama 24 jam sehari, 7 hari dalam seminggu salah satunya pada media twitter. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klarifikasi tweet pada media twitter menggunakan metode Support Vector Machine, klarifikasi sendiri bertujuan untuk mencari hyperplane pemisah antara kelas negatif dan positif. Penelitian ini juga menggunakan Information Gain untuk melakukan seleksi fitur yang relevan terhadap klarifikasi. Dalam tahap penelitian terdapat proses sistem yaitu text mining, text processing yang memiliki tahapan tokenizing, filtering, stemming, dan term weighting. Setelah itu dilakukan seleksi fitur oleh information gain yang menghitung nilai entropy setiap kata. Setelah itu melakukan klarifikasi berdasarkan fitur yang telah diseleksi dan hasil keluarannya berupa identifikasi apakah tweet tersebut termasuk bully atau bukan bully.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Uncontrolled Keywords: Cyberbullying, Klarifikasi, Support Vector Machine, Information Gain, Identifikasi
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T70 Information System
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Sistem Informasi
SWORD Depositor: mr admin umn
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 04 Dec 2020 09:06
Last Modified: 04 Dec 2020 09:06
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/15373

Actions (login required)

View Item View Item