Implementasi Algoritma Decision Tree untuk Penyaringan Komentar Negatif di Instagram

Sebi Hascarya, Dahana (2024) Implementasi Algoritma Decision Tree untuk Penyaringan Komentar Negatif di Instagram. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (1MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (213kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (251kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (230kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (873kB)
	PDF BAB_V.pdf Download (206kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (208kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (203kB)

Abstract

Dengan kebebasan dalam berkomentar, menyukai, atau mengirim pesan ke pengguna lain, Membuat user dapat menyampaikan apapun yang user mau. Tetapi di balik keseruan dan keindahan yang ditampilkan, ada juga dampak negatif yang bisa ditimbulkan oleh komentar bebas di Instagram. Seperti cyberbullying, body shaming, rasis, hoax dan hal-hal negatif lainnya. Hal ini dapat berpengaruh buruk bagi sifat manusia yang menggangap di internet tidak ada etika dalam berkomentar. Decision tree method adalah alat statistik yang kuat untuk klasifikasi, prediksi, interpretasi, dan manipulasi data yang memiliki beberapa aplikasi potensial dalam penelitian. Hasil uji coba kode pertama parameter default mendapatkan akurasi 59,67%, hasil parameter yang disesuaikan mendapatkan akurasi 60,33%, dan hasil kode kedua mendapatkan akurasi 61%. Penelitian pengimplementasian algoritma decision tree untuk menyaringkomentar negatif ini berhasil diimplementasikan. Hasil akurasi percobaanyang dilakukan memiliki hasil yang berbeda tergantung dengan parameter yang diseusaikan dengan dataset dan library yang dipakai.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Decision Tree, Algoritma, Instagram, Klasifikasi, Library
Subjects:	?? T58.5-58.64 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	11 Nov 2024 11:13
Last Modified:	11 Nov 2024 11:13
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/34499

Actions (login required)

View Item