Analisis Algoritma Naive Bayes Classifier untuk Klasifikasi Tweet Pelecehan Seksual dengan #MeToo

IJCIT - Indonesian Journal on Computer and Information Technology

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Analisis Algoritma Naive Bayes Classifier untuk Klasifikasi Tweet Pelecehan Seksual dengan #MeToo
 
Creator Putri, Tia Adha Mariam
Enri, Ultach
Sari, Betha Nurina
 
Subject #MeToo; klasifikasi; naïve bayes classifier; pelecehan seksual; TF-IDF
 
Description Pelecehan seksual adalah perilaku yang ditandai oleh ketika seseorang membuat komentar seksual yang tidak diinginkan dan tidak pantas atau menyentuh secara fisik di tempat kerja atau situasi profesional atau situasi sosial. Permasalahan terhadap tweets yang mengandung curhatan para korban pelecehan seksual menjadi hal penting untuk dikaji sebagai pemrosesan teks. Analisis sentimen dapat digunakan sebagai solusi untuk mengidentifikasi tweets pelecehan seksual berdasarkan jenisnya dengan metode klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Naïve Bayes Classifier menggunakan metode probabilitas dan statistik setiap kelas dalam pembelajaran klasifikasinya, sehingga jarak perbedaan antar kelas tidak besar. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengklasifikasikan data tweets berdasarkan kelas quid pro quo dan hostile work environment. Pengujian pada penelitian ini dilakukan dengan empat skenario yang berbeda menggunakan bahasa pemrograman R dan tools RStudio yang kemudian dievaluasi menggunakan confusion matrix untuk menentukan model klasifikasi terbaik. Hasil evaluasi dengan confusion matrix didapatkan bahwa model klasifikasi terbaik adalah skenario dengan pembagian data training dan data testing 80:20. Skenario ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 88.55% dengan recall 96.50%, precision 90.78%, dan f-measure 93.55%.Sexual harassment is behavior that is characterized by when someone makes an unwanted and inappropriate sexual comment or physical advances at work or a professional or social situation. The issue of tweets containing the experience of victims of sexual harassment becomes important to be examined as text processing. Sentiment analysis can be used as a solution to identify sexual harassment tweets by type by classification method using the Naïve Bayes Classifier algorithm. Naïve Bayes Classifier uses the probability and statistical methods of each class in its classification learning, so that the difference between classes is not large. The purpose of this study is to classify tweets data based on quid pro quo and hostile work environment classes. Testing in this study was carried out with four different scenarios using the R programming language and RStudio tools which were then evaluated using a confusion matrix to determine the best classification model. The results of the evaluation with the confusion matrix found that the best classification model is a scenario with the distribution of training data and testing data 70:30. This scenario produces an accuracy value of 88.55% with a recall 96.50%, precision 90.78%, and f-measure 93.55%.
 
Publisher LPPM Universitas Bina Sarana Informatika
 
Contributor
 
Date 2020-11-03
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Artikel yang dipeer-review
 
Format application/pdf
 
Identifier https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijcit/article/view/8636
10.31294/ijcit.v5i2.8636
 
Source IJCIT; Vol 5, No 2 (2020): November 2020
IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology); Vol 5, No 2 (2020): November 2020
2549-7421
2527-449X
10.31294/ijcit.v5i2
 
Language ind
 
Relation https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijcit/article/view/8636/pdf
 
Rights ##submission.copyrightStatement##
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library