Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Analisis Sentimen Terhadap Cyberbullying
DOI:
https://doi.org/10.57218/juster.v5i1.2556Keywords:
Akurasi, Cyberbullying, Naive bayes, Presisi, RecallAbstract
Kasus bullying menjadi topik yang sangat ramai dibicarakan tidak hanya pada lingkup daerah tetapi kasus ini menjadi topik yang ramai di lingkup Nasional maupun Internasional. Seiring dengan perkembangan teknologi, kasus bullying ini tidak hanya terjadi secara langsung tetapi melalui media sosial. Pelaku bullying dapat dengan mudah menyebarkan foto, video, maupun tulisan yang dapat menyinggung korban. Dampak yang terjadi pada korban cyberbullying tidak hanya menyakiti perasaan, namun juga kondisi psikologis yang dapat menyebabkan depresi, sedih, frustasi, hingga bunuh diri. Kasus cyberbullying ini banyak mendapatkan respon dari masyarakat melalui media sosial terutama pada aplikasi X. Penulis bertujuan untuk melakukan analisis sentimen yang digunakan untuk menganalisis emosi dari suatu teks dalam Bahasa Indonesia apakah teks tersebut termasuk dalam kategori positif atau negatif, dalam hal ini sentimen analisis digunakan untuk menemukan pola-pola cyberbullying di aplikasi X agar dapat lebih tepat dan cepat dalam mendeteksi bullying secara otomatis dengan menggunakan metode Naïve Bayes dengan jumlah data_set sebesar 2292 dari rentang Bulan Agustus 2024 – Agustus 2025. Metode Naive Bayes yaitu memprediksi probabilitas, tetapi klasifikasi statistik yang dikenal sebagai klasifikasi Bayes dapat memprediksi nilai probabilitas. Hasil dari evaluasi sentiment Analisa menunjukkan bahwa accuracy sebesar 96,0%, precision 84%, dan recall 77%.
References
Agustina, D., & Chotijah, U. (2025). Penerapan Sistem Prediksi Perekrutan Karyawan Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro dan Informatika Volume, 4(1).
Alhaq, Z., Mustopa, A., Mulyatun, S., & Santoso, J. (2021). Penerapan Metode Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Pengguna Twitter. JOISM : Jurnal Of Information System Management, 3(1).
Devasari, A., Diniati, A., & Istiqomah, A. (2022). Cyberbullying Pada Aplikasi Media Sosial Tiktok. Empati – Jurnal Bimbingan dan Konseling, 9(2).
Devi. LD, Arifiyanti, A., & Wati, S. (2024). Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Access By Kai Menggunakan Metode Word2vec dan Algoritma SVM. JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan), 12(3).
Fadli, H. F., & Hidayatullah, A. (2020). Identifikasi Cyberbullying pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode LSTM dan BiLSTM. Program Studi Sarjana InformatikaUniversitas Islam Indonesia.
Firmansyah, F., Nurcahya, S. D., & Alfy, Z. R. (2024). Implementasi Algoritma Blowfish Pada Sistem Manajemen Surat Dengan Pendekatan Rational Unified Process Yang Ramah Lingkungan. Jurnal Sistem Informasi, 11(2), 1–6. https://doi.org/10.30656/jsii.v11i2.9065
Hadi, Z., Suryadi, E., Akbar, A., Zaenudin, & Muslim, R. (2024). Cyber Bullying Sentiment Analysis Based On Social Categories Using The Chi-Square Test. Journal Computer and Technology, 2(1), 1–9.
Haris, M., Suharso, A., & Nurkifli, E. H. (2024). Analisis Sentimen Pada Game Efootball Di Google Play Store Menggunakan Algoritma Indobert. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(6), 12108-12121.
Hasan, N. F., & Wati, V. (2021). Deteksi Cyberbullying pada Facebook Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor ( Detect Cyberbullying on Facebook Using K-Nearest Neighbor Algorithm ). Journal of Smart System, 1(1), 35–44.
Hendarjo, L. V, & Rafiah, K. K. (2025). Dampak Rebranding Terhadap Loyalitas Konsumen Dengan Brand Image Sebagai Variabel Mediasi : Studi Kasus Rebranding Twitter Menjadi X. Jurnal Ilmiah Manajemen dan Akuntansi, 2(3), 90–97.
Herlando, F., Dzikrillah, A., Nufairi, F., Sinduningrum, E., & Sholeh, M. (2024). Analisis Perbandingan Sentiment Dan Perbincangan Netizen Terhadap Twitter Pasca Pergantian Nama. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 9(1), 360–367.
Hidayat, R., Fikry, M., Yanto, F., & Cynthia, E. P. (2024). Penerapan Naïve Bayes Classifier dalam Klasifikasi Sentimen Publik di Twitter terhadap Puan Maharani. JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika, 6(1), 100–108.
Iskandar, J, Sari, Y., Prasetya, A., & Cahyono, T. (2025). Algoritma Pemrograman Menggunakan Bahasa Pemrograman Java. Tulungagung: Penerbit Biru Atma Jaya.
Iskandar, Joko, Suhendar, H., & Pamungkas, B. D. (2023). Analisis Strategi Algoritma Sorting Menggunakan Metode Komparatif pada Bahasa Pemrograman Java dengan Python. G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, 8(1), 104–113. https://doi.org/10.33379/gtech.v8i1.3556
Kirbianti, K., Lusiani, E., & Wardhani, I. (2025). Cyberbullying Victimization Dan Kesehatan Mental Remaja. Jurnal Ners LENTERA, 13(1).
Kurniawan, D., Purnomo, H. D., & Iriani, A. (2024). Analisis Sentimen Komentar Konsumen Industri Jamu di Media Sosial menggunakan Artificial Neural Network dan K-Nearest Neighbor. Jurnal Sistem Informasi Bisnis, 03, 210–223. https://doi.org/10.21456/vol14iss3pp210-223
Malikhah, R., & Fadjeri, A. (2025). Pengembangan Sistem Pakar Dengan Metode Naïve Bayes Untuk Diagnosa Penyakit Burung Puyuh (Development Of An Expert System Using The Naïve Bayes Method For Diagnosing Quail Diseases). Jurnal Teknologi Informasi, Komputer dan Aplikasinya (JTIKA), 7(1).
Marlef, A., & Muda, Y. (2024). Mengenal dan Mencegah Cyberbullying : Tantangan Dunia Digital. Journal of Education Research, 5(2015), 4002–4010.
Naufal, R. A., & Pratama, A. (2023). Analisis Sentimen terhadap Cyberbullying di Media Sosial dengan CrowdTangle. AUTOMATA.
Nugraha, D., & Astuti, P. (2023). Analisis Sentimen Cyberbullying Pada Sosial Media Instagram Menggunakan Metode Support Vector Machine. Information System For Educators And Professionals, 8(2), 153–164.
Nurkholifah, N. D., Syafitri, N. N., Azizah, N., & Hayati, I. R. (2025). Dampak cyberbullying terhadap gangguan kecemasan remaja dan implikasinya dalam bimbingan dan konseling. Journal of Innovative and Creativity, 5(2), 6020–6033.
Putri, N. A., Srirahayu, A., & Sudibyo, N. A. (2025). Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi KitaLulus Menggunakan Metode Naive Bayes dari Ulasan Google Play Store. Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer, 14(105), 269–279.
Rahmatulloh, R., Ibrahim, M. I., & Handayani, M. R. (2025). Model Klasifikasi Naive Bayes untuk Pemetaan Persepsi Publik Secara Real-Time pada Media Sosial : Studi Kasus RUU TNI 2025. Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 5(2), 365–379.
Rohmat, C. L., Aprilianto, R. T., Fathurrohman, & Iin. (2024). Analisis Sentimen Pada Ulasan Produk Pakaian Zirdigo Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 668–674.
Saputra, I., satwika, I., & Utami, N. (2022). Analisis Transaksi Penjualan Barang Menggunakan Metode Apriori pada UD . Ayu Tirta Manis. Jurnal Krisnadana, 1(2), 11–20.
Sarimole, F. M., & Kudrat. (2024). Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Satu Sehat Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine. Jurnal Sains dan Teknologi, 5(3), 783–790.
Setiawan, I., Maulindar, J., & Nurchim. (2024). Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Pada Aplikasi Kesehatan Digital. G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan, 8(4), 2301–2312.
Umar, Rizza, A. N., Saharani, D., Fahrudin, K. A., Sevilia, S., Zahiroh, N., & Febrian, A. (2025). Upaya Pencegahan Bullying Pada Anak Melalui Pendidikan dan Pendampingan di Dusun Mindi, Desa Kelutan, Kecamatan Ngrongot, Kabupaten Nganjuk Tahun 2024. Jurnal Inovatif dan Kreatif Hasil Pengabdian kepada Masyarakat (JIK PKM), 3(1), 1–12.
Wardani, S. K., Sari, Y. A., & Indriati. (2021). Analisis Sentimen menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier terhadap Review Produk Perawatan Kulit Wajah menggunakan Seleksi Fitur N-gram dan Document Frequency Thresholding. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5(12), 5582–5590.
Wijaya, D., & Widyaningrum, D. (2024). Komparasi Metode Algoritma Klasifikasi Pada Analisis Sentimen Komentar Cyberbullying Di Instagram. Jurnal TEKINKOM, 7, 466–472. https://doi.org/10.37600/tekinkom.v7i1.1392.
