Analisis Sentimen Cyberbullying Pada Media Sosial X Menggunakan Metode Word2Vec dan Multinomial Naive Bayes
Cyberbullying merupakan tindakan perundungan di media digital yang dapat berdampak negatif terhadap kondisi psikologis korban. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terkait cyberbullying menggunakan metode Word2Vec dan Multinomial Naive Bayes (MNB) Tahapan penelitian meliputi preprocessing data teks, pelabelan sentimen menggunakan VADER, ekstraksi fitur dengan Word2Vec, penanganan ketidakseimbangan data menggunakan SMOTE, serta klasifikasi menggunakan Multinomial Naive Bayes (MNB). Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Word2Vec dan Multinomial Naive Bayes (MNB) mampu mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, dan netral dengan baik, dengan akurasi sebesar 73.58%. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem analisis sentimen terkait cyberbullying berbasis machine learning.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2610180013
Keyword
Cyberbullying Multinomial Naive Bayes Word2Vec Analisis Sentimen SMOTE