KLASIFIKASI CYBERBULLYING PADA KOMENTAR VIDEO YOUTUBE MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST

JURSIMA Pub Date : 2023-09-04 DOI:10.47024/js.v11i2.615
Axel Natanael Salim, Tata Sutabri
{"title":"KLASIFIKASI CYBERBULLYING PADA KOMENTAR VIDEO YOUTUBE MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST","authors":"Axel Natanael Salim, Tata Sutabri","doi":"10.47024/js.v11i2.615","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Di antara berbagai platform media sosial, Youtube saat ini menjadi salah satu tujuan utama anak muda mencari berbagai konten berupa video. Banyak orang yang tertarik dengan konten yang dibuat oleh pembuat konten mulai dari konten mengulas barang dan makanan, konten kegiatan sehari-hari, konten pendidikan, dan konten lainnya, namun dari sekian banyak manfaat yang bisa didapat dari video yang mereka buat, penggunanya masih banyak. yang tidak mengerti etika. dalam menggunakan media sosial yang menjadikan media sosial sebagai sarana untuk mengintimidasi orang lain di balik layar yang biasa disebut Cyberbullying. Cyberbullying adalah tindakan negatif yang dilakukan oleh seseorang atau kelompok tertentu dengan mengirimkan pesan teks, foto, gambar meme, dan video ke akun media sosial seseorang untuk menyindir, menghina, melecehkan, dan mendiskriminasi individu. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest untuk memprediksi apakah teks komentar pada komentar video di Youtube adalah Bullying atau bukan Bullying. Dari penelitian ini diperoleh nilai terbaik dari algoritma Random forest pada kombinasi tuning hyperparameter dengan parameter n_estimator = 100 dimana akurasi yang diperoleh sebesar 86% dan dihitung berdasarkan hasil evaluasi dari confusion matrix. Selain itu, model yang dibangun juga telah mampu memprediksi komentar baru dengan hasil prediksi yang cukup baik, meskipun masih terdapat prediksi yang tidak sesuai dengan yang seharusnya.","PeriodicalId":507684,"journal":{"name":"JURSIMA","volume":"29 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-09-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JURSIMA","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.47024/js.v11i2.615","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Di antara berbagai platform media sosial, Youtube saat ini menjadi salah satu tujuan utama anak muda mencari berbagai konten berupa video. Banyak orang yang tertarik dengan konten yang dibuat oleh pembuat konten mulai dari konten mengulas barang dan makanan, konten kegiatan sehari-hari, konten pendidikan, dan konten lainnya, namun dari sekian banyak manfaat yang bisa didapat dari video yang mereka buat, penggunanya masih banyak. yang tidak mengerti etika. dalam menggunakan media sosial yang menjadikan media sosial sebagai sarana untuk mengintimidasi orang lain di balik layar yang biasa disebut Cyberbullying. Cyberbullying adalah tindakan negatif yang dilakukan oleh seseorang atau kelompok tertentu dengan mengirimkan pesan teks, foto, gambar meme, dan video ke akun media sosial seseorang untuk menyindir, menghina, melecehkan, dan mendiskriminasi individu. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest untuk memprediksi apakah teks komentar pada komentar video di Youtube adalah Bullying atau bukan Bullying. Dari penelitian ini diperoleh nilai terbaik dari algoritma Random forest pada kombinasi tuning hyperparameter dengan parameter n_estimator = 100 dimana akurasi yang diperoleh sebesar 86% dan dihitung berdasarkan hasil evaluasi dari confusion matrix. Selain itu, model yang dibangun juga telah mampu memprediksi komentar baru dengan hasil prediksi yang cukup baik, meskipun masih terdapat prediksi yang tidak sesuai dengan yang seharusnya.
使用随机森林法对 YouTube 视频评论中的网络欺凌进行分类
在各种社交媒体平台中,Youtube 是目前年轻人寻找各种视频内容的主要目的地之一。许多人都对内容创作者创作的内容感兴趣,从商品和食品评论内容、日常活动内容、教育内容到其他内容,但在他们创作的视频所带来的诸多好处中,仍有许多用户不了解使用社交媒体的道德规范,这使得社交媒体成为在幕后恐吓他人的手段,这就是通常所说的网络欺凌。网络欺凌是指个人或某些群体通过向他人的社交媒体账户发送文本信息、照片、备忘录图片和视频,对个人进行影射、侮辱、骚扰和歧视的负面行为。本研究使用随机森林算法来预测 Youtube 上视频评论的评论文本是否属于 "欺凌"。根据混淆矩阵的评估结果计算,随机森林算法在参数 n_estimator = 100 的超参数调整组合中获得了最佳值,准确率为 86%。此外,所建立的模型在预测新评论时也取得了相当不错的预测结果,尽管仍有预测结果与实际情况不符。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信