Identifikasi Dan Prediksi Cyberbullying Pada Media Sosial Dengan Random Forest (Studi Kasus : Komentar Media Sosial Twitter dan Facebook)

Abstract

Kebebasan berpendapat dan berekspresi mendukung terciptanya masyarakat dan negara Indonesia yang maju dan berkembang. Namun, kebebasan berpendapat selalu disertai dengan berbagai dampak. Salah satu dampak yang biasa dialami adalah perundungan atau cyberbullying. Cyberbulyying merupakan perbuatan tercela yang dilakukan seseorang dengan memposting tulisan kejam atau berkomentar semena-mena tanpa memikirkan akibat pada orang lain. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi komentar cyberbullying pada sosial media agar mengerti batasan seberapa jauh seseorang harus berkomentar yang melukai perasaan orang lain. Salah satu cara untuk mengidentifikasi komentar cyberbullying adalah dengan menggunakan metode Random Forest. Dimana input yang digunakan adalah komentar-komentar pada media sosial Facebook dan Twitter, sehingga nantinya akan didapatkan suatu model prediksi yang bermanfaat dalam memprediksi komentar cyberbullying. Didapatkan model dengan nilai akurasi sebesar dan error sebesar . tahapan tahapan seperti TFIDF

dan model klasifikasi Random Forest dimasukan dalam sebuah pipeline. Setelah itu dikembangkan menjadi sebuah prototype web aplikasi menggunakan flask dan Heroku yang dapat diakses secara umum untuk memprediksi komentar cyberbullying.