KLASIFIKASI KEJAHATAN TRAFFICKING PADA SOSIAL MEDIA FACEBOOK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

KAMAGI, IRENE CRISTANTI and Adrian, Angelia Melani and Angdresey, Apriandy (2021) KLASIFIKASI KEJAHATAN TRAFFICKING PADA SOSIAL MEDIA FACEBOOK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES. Skripsi thesis, UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE MANADO.

	PDF COVER-DAFTAR_ISI_IreneKamagi.pdf Download (277kB)
	PDF BAB_ISI-LAMPIRAN_IreneKamagi.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Official URL: https://digilib.unikadelasalle.ac.id/

Abstract

Facebook adalah situs layanan jejaring sosial yang dimana pengguna bisa saling berinteraksi dengan orang yang dikenal maupun yang tidak dikenal, berbagi data dan informasi, serta menjalin relasi dengan para pengguna lainnya, dimana hal ini menjadi celah untuk kejahatan di sosial media atau di dunia maya yaitu kasus-kasus trafficking yang terjadi dan korban-korban yang mengalami hal ini ialah anak-anak di bawah umur, perempuan, bahkan para laki-laki di bawah umur yang di jadikan awak kapal dengan suasana kerja yang tidak manusiawi. Metodologi yang digunakan yaitu metodologi waterfall, pada waterfall terdapat beberapa tahap yaitu reqruitment analysis, system design, implementation, dan testing. Pada requirement analysis yaitu melakukan pengumpulan data pada tahap ini dilakukan crawling data pada halaman facebook detikcom dan detiksport. Data yang diperoleh yaitu data training metah berjumlah 90 postingan dimana setelah melakukan prorecessing data, data training yang telah melewati proses berjumlah 705 data training dan data test berjumlah 10 data test yang telah melewati tahap preprocessing. Pemodelan yang digunakan dalam membangun aplikasi ini ialah menggunakan unified modeling language (UML) sedangkan untuk untuk bahasa pemrograman yang digunakan yaitu hypertext preprocessor (PHP), JavaScript, JQuery, Boostrap, CSS dan Graph Api. Pengujian yang dilakukan untuk mendapatkan akurasi yaitu dengan menggunakan metode perhitungan 5-fold cross validation dan confusion matrix sehingga mendapatkan hasil 99% akurasi.
International Organization for Migration (IOM) mencatat bahwa kasus trafficking di Indonesia telah mencapai kurang lebih 74.616 hingga 1juta setiap tahunnya, dimana tindak kejahatan yang terjadi banyak dilakukan melalui media sosial facebook sebagai medianya, sehingga digunakanlah teknik data mining yaitu text mining dalam mengidentifikasi data-data yang ada (postingan status facebook) yang telah terindikasi positif atau negatif kasus kejahatan trafficking dengan menggunakan teknik klasifikasi algoritma naïve bayes classifier.
Kata kunci: Sosial Media, Trafficking, Data Mining, Text Mining

Item Type:

Thesis (Skripsi)

Creators: