Penyaring Komentar Cyberbullying Pada Konten Blog

Abstract

Cyberbullying merupakan ancaman nyata dalam interaksi di antara penulis konten blog dan pembaca blog. Penelitian ini membahas tentang pengembangan fitur penyaring cyberbullying pada konten blog untuk meminimalisir cyberbullying dalam suatu situs blog. Adapun metode pengembangan sistem menggunakan iterative waterfall meliputi analisis sistem, desain sistem, implementasi dan pengujian. Berdasarkan pengujian dengan mode pelatihan data menggunakan 7755 dataset komentar dengan proporsi 3984 cyberbullying 3771 non-cyberbullying menghasilkan akurasi 85,25% dan error 14,75%. Pengujian dengan mode testing data menggunakan 1936 dataset komentar dengan proporsi 583 cyberbullying dan 1353 non-cyberbullying menghasilkan akurasi 80% dan error 20%. Dari hasil pengujian disimpulkan bahwa pengembangan fitur penyaring komentar cyberbullying dengan menggunakan naive bayes classifier menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 80% dan rata-rata error sebesar 20%.