KLASIFIKASI AKUN BUZZER PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

  • Catur Arpal Perkasa
  • Amalia Andjani Arifiyanti
  • Agus Salim
N/ACitations
Citations of this article
59Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Dalam kampanye IPO perusahaan e-commerce di Indonesia yang trending pada Twitter terdapat dugaan keterlibatan buzzer dalam penyebaran konten yang terfabrikasi. Dalam penelitian ini, akan dikaji pola dari akun-akun yang terlibat dalam penyebarluasan. Penelitian ini akan mengembangkan sebuah pengklasifikasi buzzer berdasarkan pola dan karakteristik yang didapatkan dari akun-akun tersebut. Pengklasifikasi buzzer akan memiliki empat atribut: jumlah following, jumlah follower, nilai sentimen dari tweets terbaru, dan usia akun. Data akan diproses dan dibersihkan sebelum melakukan analisis sentimen untuk memberikan bobot pada data. Kemudian data dilabeli sesuai dengan karakteristik yang telah ditentukan. Algoritma Naive Bayes varian Gaussian akan digunakan untuk melakukan klasifikasi akun buzzer dan non-buzzer. Hasil dari penelitian ini menunjukkan performa model klasifikasi akun buzzer yang memiliki nilai akurasi sebesar 80%.

Cite

CITATION STYLE

APA

Catur Arpal Perkasa, Amalia Andjani Arifiyanti, & Agus Salim. (2023). KLASIFIKASI AKUN BUZZER PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Dan Komunikasi, 3(1), 01–12. https://doi.org/10.55606/juitik.v3i1.363

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free