Identifikasi Tweet spam pada Twitter Menggunakan Algoritma Support vector machine dan Naïve bayes 
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Identifikasi Tweet spam pada Twitter Menggunakan Algoritma Support vector machine dan Naïve bayes Muhammad Firli ( 221709853 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Spam merupakan tindakan penyalahgunaan yang selain merugikan juga membahayakan. Keberadaan Spam pada Twitter juga dapat mempengaruhi data Twitter yang dapat dimanfaatkan dalam penelitian. Sehingga dibutuhkan alat ataupun informasi yang memungkinkan kita untuk mendeteksi keberadaan Tweet spam sehingga dapat menghindari Spam. Oleh karena itu disusunlah penelitian ini dengan tujuan untuk membangun model pengklasifikasian Tweet menggunakan metode Support vector machine dan Naïve bayes dalam mendeteksi Tweet ke dalam kelas Spam dan bukan Spam dan membandingkan hasil kedua metode klasifikasi tersebut , guna melihat metode mana yang lebih efektif. Selain itu dibutuhkan juga informasi tentang metode Preprocessing apa yang paling mampu membersihkan data Twitter sehingga dapat meningkatkan analisis klasifikasi yang dilakukan. Dari penelitian yang dilakukan kombinasi metode preprocessing menggunakan algoritma python dan metode analisis support vector machine menjadi kombinasi yang memiliki tingkat akurasi tertinggi pada kedua data yaitu sebesar 88,847 % dan 84.894 % . Kata Kunci— Spam , Twitter , Support vector machine , Naive Bayes , Preprocessing. I. LATAR BELAKANG teknologi Revolusi industri 4.0 sudah menjadi topik yang kerap sekali kita dengan pada beberapa tahun belakangan ini. Istilah yang muncul akibat revolusi industri yang terjadi secara global ini menjadi sebuah lompatan besar di sektor perindustrian yang mana informasi dan komunikasi dimanfaatkan sepenuhnya guna mencapai efisiensi yang tertinggi sehingga menghasilkan model bisnis baru berbasis digital [ 1 ] . Revolusi industri 4.0 memberikan efek yang sangat besar pada ekosistem dan tata cara kehidupan di dunia sekarang termasuk Indonesia [ 2 ] . jumlah Indonesia sebagai salah satu negara dengan penduduk terbesar di dunia juga mulai mengadaptasi revolusi pada sektor perindustriannya. Sektor perindustrian yang bertransformasi dari cara konvensional ke hal-hal yang berbasis digital memberikan dampak langsung kepada maraknya penggunaan sosial media di masyarakat. Keberadaan media sosial beserta kelebihannya telah menjadi bagian dari kehidupan manusia modern ini. Media sosial sendiri adalah media yang berbasis internet yang memungkinkan pengguna untuk berinteraksi , bekerjasama , berkomunikasi dan saling terhubung dengan pengguna lain sehingga membentuk ikatan sosial secara virtual. Media sosial merupakan media digital tempat realitas sosial terjadi dan ruang-waktu para penggunanya berinteraksi. Nilai-nilai yang diterapkan masyarakat dalam komunitas juga dapat hadir dalam bentuk yang sama atau berbeda di dengan yang ada di internet [ 3 ] . Diadopsinya prinsip dari revolusi mengakibatkan beberapa perkembangan industri 4.0 sektor baik teknologi maupun sektor informasi di Indonesia. Dikutip dari survey yang diadakan oleh World Economic Forum ( Future of Jobs Survey 2018 ) terdapat 4 teknologi yang akan mendominasi di tahun 2018-2022 yaitu : high-speed mobile internet , artificial intelligence , big data analytics , dan cloud technology. Selain itu hingga tahun 2022 nanti juga diperkirakan 92 % perusahaan di Indonesia akan mengadopsi penerapan dan pemanfaatan big data analytics sebagai salah satu teknologi utama [ 1 ] . Dari survei berbeda yang dilakukan oleh Hootsuite dan WeAreSocial tentang jumlah penetrasi pengguna internet dan media sosial di Indonesia , angka pengguna media sosial di Indonesia mengalami peningkatan di tahun 2020. Media sosial seperti Instagram , Facebook , dan Twitter masih menjadi pilihan utama masyarakat Indonesia. Tingginya minat Indonesia terhadap teknologi seperti big data ditambah dengan tingginya angka pengguna sosial media di Indonesia melahirkan banyaknya studi maupun penelitian yang menggabungkan kedua topik ini dengan tujuan untuk lebih meningkatkan pengetahuan Indonesia atas kedua topik tersebut. Dengan berbasis microblogging , Twitter sebagai media sosial cukup digemari oleh masyarakat Indonesia , selain karena lebih hemat dalam konsumsi data juga karena memungkinkan konten tersebar luaskan dengan sangat cepat dan luas. Secara struktur Twitter sendiri adalah media sosial berbasis microblogging [ 4 ] . Twitter memungkinkan penggunanya mengirim dan membaca post teks maksimal mengandung 140 karakter [ 5 ] . Salah satu fitur media sosial twitter yang cukup banyak menyita perhatian baik masyarakat maupun peneliti di Indonesia adalah fitur Trending Topic , fitur ini memungkinkan pengguna melihat topik yang sedang ramai dibicarakan di media sosial twitter. Suatu kata kunci atau hashtag dapat menjadi Trending Topic apabila hal tersebut terus di tweet oleh banyak pengguna dalam rentang waktu berdekatan. Trending Topic umumnya menampilkan himpunan hashtag atau kata kunci yang apabila diklik dapat menampilkan seluruh Tweet pengguna yang mengandung hashtag atau kata kunci tersebut yang telah diurutkan dari yang paling ramai di tweet. Algoritma twitter memungkinkan urutan Trending Topic untuk terus terbaharui secara dinamis. Mekanisme Trending Topic yang sedemikian rupa tersebut tentu saja menghasilkan banyak manfaat bagi pengguna twitter , mulai dari penyebaran tweet yang bisa semakin luas sampai penyebaran informasi atau berita yang semakin cepat. Mekanisme tersebut mengakibatkan fitur Trending Topic kerap disalahgunakan oleh pengguna twitter. Salah satu penyalahgunaan fitur Trending Topic yang sering ditemui adalah Tweet spam. Spam pada Twitter sendiri merupakan suatu konten yang dikirimkan oleh Spammer menggunakan akan palsu yang mereka buat atau 1 / 8 akan yang milik pengguna lain yang mereka curi [ 5 ] , dimana tweet yang dikirimkan oleh Spammer ini tidak memiliki hubungan dengan topik yang ada , umumnya Spammer hanya menambahkan hashtag atau kata kunci yang sedang trending pada Tweet asli yang ingin Spammer kirimkan , selain itu Tweet spam juga umumnya dikirimkan oleh satu atau lebih akun yang mana memiliki bunyi tweet yang sama persis. Tweet spam pada umumnya disisipkan pada hal-hal atau kejadian yang sedang ramai dibicarakan pada saat itu. Misalnya pada beberapa waktu belakangan ini sosial media twitter di Indonesia sedang ramai oleh kejadian yang menimpa partai demokrat. Dikutip dari Warta Ekonomi co.id topik “Kami Bersama AHY” , merujuk pada Agus Harimurti Yudhoyono selaku ketua umum DPP Partai Demokrat yang usai kegiatan konfrensi luar biasa yang dilaksanaka parta demokrat tanpa kehadirannya. Topik ini menjadi trending di Twitter Indonesia dengan lebih dari 20 ribu tweet. Sementara “Partai Demokrat” juga beberapa kali keluar masuk ke dalam daftar trending topic Indonesia Selain itu topik maupun hashtag lain mengenai kejadian yang menimpa partai demokrat terus bergantian menduduki jajaran trending Indonesia selama seminggu lebih [ 6 ] . Beberapa tweet yang dapat dikategorikan sebagai spam pada kata kunci “Demokrat” diilustrasikan pada Gambar 1. ini Gambar 1. Ilustrasi dari Tweet spam pada penelusuran kata kunci demokrat Tingginya perhatian masyarakat pada suatu kata kunci atau hashtag di twitter menarik perhatian spammer untuk menyebarkan Tweet spam dapat didorong oleh beberapa hal seperti untuk menyebarkan iklan untuk menghasilkan penjualan , menyebarkan pornografi , virus , phishing , menciptakan framing pada masyarakat , atau yang sederhana hanya untuk merusak reputasi sistem. Spammer tidak hanya mencemari pencarian waktu nyata , tetapi mereka bisa juga mengganggu statistik yang disajikan oleh alat penambangan tweet dan mengkonsumsi sumber daya tambahan dari pengguna dan sistem. Bagi pengguna , keberadaan Tweet spam dapat mengakibatkan kerusakan pada ekosistem Twitter yang dapat merugikan hingga membahayakan pengguna. Selain itu keberadaan Tweet spam juga dapat menghambat proses suatu penelitian yang memanfaatkan big data dari Twitter. Keberadaan tweet dengan pesan yang sama oleh banyak akun ini dapat mempengaruhi suatu analisis yang dilakukan pada suatu penelitian. Twitter sendiri telah berupaya semaksimal mungkin untuk terus melawan perilaku spam. Tercatat twitter telah memiliki terus mengembangkan usahanya dalam memberantas bentuk- bentuk baru dari spam sehingga tercipta ekosistem twitter yang bebas spam. Akan tetapi sistem anti-spam yang anti-spam yang sejak lama tim Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik ditawarkan oleh twitter dinilai masih memiliki banyak kendala dalam pelaksanaannya , seperti hanya bisa twitter dan keterbatasan dioperasikan oleh pengguna pengguna yang hanya dilibatkan hingga melaporkan spam ke pihak twitter saja , tidak adanya upaya lain yang dapat digunakan baik oleh pengguna maupun bukan pengguna untuk mengklasifikasikan tweet spam dan bukan spam di twitter [ 7 ] . juga lainnya upaya spam telah dilakukan dalam melakukan Beberapa pemberantasan seperti pengembangan metode-metode pengklasifikasian dalam statistik yang melahirkan berbagai jenis metode hingga saat ini dapat langsung digunakan umumnya pada upaya menangani Tweet spam dalam bidang penelitian. Akan tetapi dari banyaknya metode pengklasifikasian dalam statistik , hingga saat ini belum adanya penelitian yang bertujuan untuk membandingkan keefektifan metode Naïve bayes dalam mengklasifikasikan Tweet spam. machine support vector dan II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah pertama membangun model pengklasifikasian Tweet kedalam kelas Spam dan bukan Spam menggunakan metode Support vector machine dan Naïve bayes. Membandingkan hasil pre-processing menggunakan algoritma python dan operator rapidminer versi 7.5. Membandingkan hasil pengklasifikasian tweet menggunakan metode support vector machine dan naïve bayes. III. PENELITIAN TERKAIT Pembangunan model pendeteksi spam secara umum sudah kerap dilakukan pada berbagai penelitian sebelumnya. Dari berbagai penelitian ini , beberapa media telah dipilih sebagai objek penelitian. Seperti pendeteksi spam pada email dalam penelitian P. Calais dkk [ 8 ] , pendeteksi spam pada blog dalam penelitian A. Thomason [ 9 ] , pendeteksi spam pada mesin pencarian web dalam penelitian D. Fetterly dkk [ 10 ] , pendeteksi spam dengan objek penelitian video juga sempat dilakukan oleh F. Benevenuto [ 11 ] , hingga yang paling banyak dilakukan yaitu pendeteksi spam pada sosial media. Penelitian terkait pendeteksi spam pada sosial media tidak terpusat pada satu jenis sosial media saja , berbagai jenis sosial media juga kerap dijadikan objek penelitian terkait , misalnya pada penelitian A. R. Chrismanto yang mengidentifikasi spam pada komentar postingan instagram [ 12 ] dan penelitian oleh L Satrionugroho yang dilakukan pada twitter [ 13 ] . Penelitian L Satrionugroho tentang mendeteksi spam pada twitter hanya menggunakan satu metode saja dalam pengklasifikasiannya yaitu metode naïve bayes ( NB ) , yang mana menghasilkan tingkat akurasi yang cukup tinggi yaitu sebesar 93 % . pada penelitian lain oleh Fabr´ıcio Benevenuto , dkk [ 5 ] juga melakukan pendeteksian spam pada twitter dan melakukan klasifikasi menggunakan metode , yang mana pada penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi sekitar 70 % pada Tweet spam dan 96 % pada tweet non-spam [ 13 ] . Penelitian A. R. Chrismanto tentang pengidentifikasian Spam pada Instagram membandingkan dua metode berbeda yaitu Support vector machine ( SVM ) dan Naïve bayes ( NB ) . 2 / 8 Dari penelitian ini didapatkan hasil bahwa model identifikasi spam dengan metode SVM memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dari metode NB yaitu 78.49 % berbanding 77.25 % . Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa pengklasifikasian spam dengan metode Support vector machine memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan metode Naïve bayes namun dengan nilai signifikansi yang tidak begitu tinggi [ 9 ] . IV. METODE PENELITIAN Pada penelitian ini dilakukan perbandingan antara dua metode analisis dan dua media preprocessing , dalam kasus mengidentifikasi tweet spam pada twitter. Scraping twitter dilakukan pada dua kasus berbeda yaitu pada kasus konferensi luar biasa partai demokrat dan pemberhentian sejumlah anggota komisi pemberantasan korupsi. Kemudian dilakukan preprocessing menggunakan dua media untuk masing-masing kasus yaitu dengan menggunakan algoritma python dan operasi pada rapidminer guna membandingkan lebih efisien dalam melakukan media mana yang pembersihan terhadap noise yang masih terdapat pada hasil scraping. Kedua hasil preprocessing akan masing-masing dilakukan dua analisis pengklasifikasian yaitu naive bayes dan support vector machine guna mencari kombinasi terefisien dalam hal melakukan pengklasifikasian Tweet spam. Hasil klasifikasi kemudian akan dianalisis tingkat ketepatannya berdasarkan data aktual hasil labelling secara ini diharapkan dapat memberikan manual. Penelitian kombinasi antara media preprocessing dan metode analisis terefisien dalam melakukan pengklasifikasian tweet spam. Penelitian ini akan dilakukan dengan mengacu pada beberapa tahapan metodologi yang telah disusun , yang dapat dilihat pada gambar 2. Berikut : Gambar 2. Bagan Metodologi 3.1 Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan dengan cara crawling pada twitter dengan bantuan API ( application programming Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik interface ) yang disediakan oleh developer Twitter. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman python. Pada pengumpulan data digunakan package tweppy untuk memungkinkan pengumpulan data dilakukan. Data yang dikumpulkan berupa username pengguna beserta tweet yang mengandung kata kunci yaitu Demokrat atau KPK. Kata kunci Demokrat dan KPK dipilih karena kedua kata kunci ini menjadi kata kunci yang kerap kali menyita perhatian publik twitter hingga sering menduduki posisi trending Indonesia dan masih sering diperbincangkan dalam rentang waktu yang cukup lama. twitter topik 3.2 Tahapan Penelitian 3.2.1 Preprocessing Tweet yang disebarkan masyarakat Indonesia lebih beragam dibandingkan Negara lain. Banyaknya emoji , Bahasa slang yang cenderung jauh dari bahasa baku , dan penggunaan singkatan [ 15 ] . Sehingga dibutuhkan tahapan preprocessing untuk menghilangkan noise tersebut sehingga dapat meningkatkan kualitas dari data yang didapatkan. Pada penelitian ini dilakukan tahapan preprocessing pada dua media yang berbeda untuk dibandingkan hasil keduanya. Kedua media tersebut adalah operator pada rapidminer 7.5 dan algoritma python. Kedua media mengandung tahapan preprocessing yang sama yaitu data cleaning dan symbol handling , case folding , tokenizing , stopword removal , normalisasi , dan steaming. Pada media algoritma python , syntax untuk melakukan preprocessing ditulis di google collab sedangkan pada media operator RapidMiner versi 7.5 digunakan operator yang telah disediakan pada software RapidMiner. Tahapan preprocessing pada kedua media dilakukan dengan urutan yang sama dimana diawali dengan tahap data cleaning dan symbol handling , pada proses ini dilakukan penghapusan karakter lain selain huruf dan dianggap delimiter. Setelah itu tahapan preproessing dilanjutkan dengan menghapus semua spasi berlebih dan trimming pada spasi berlebih yang ada di awalan dan akhiran kalimat. Tahapan berikutnya yaitu case folding , yang merupakan tahap pengubahan semua huruf dari ‘a’ sampai ‘z’ pada data menjadi huruf kecil. Setelah itu tahapan preprocessing dilanjutkan ke tahap tokenizing yaitu proses pembagian teks dari yang berupa kalimat atau paragraf menjadi token-token individu. Setelah data diubah menjadi token maka data sudah bisa memasuki tahapan yaitu preprocessing selanjutnya penormalan kata tidak baku yang ada pada data diganti menjadi kata yang lebih baku , di proses ini pada algoritma python digunakan kamus normalisasi yang disusun oleh nasalsabila [ 16 ] . Pre-processing selanjutnya yaitu stopword removal yang merupakan proses penghapusan kata umum ( common word ) yang dinilai tidak memberikan informasi penting dalam kalimat , diproses ini pada algoritma python digunakan daftar stopword yang disusun oleh P. P. Adikara [ 17 ] . Serta diakhiri dengan tahapan steaming yaitu proses untuk mengembalikan bentuk sederhananya tanpa imbuhan. Proses steaming ditujukan untuk mengurangi jumlah token yang ada. normalisasi kedalam kalimat yaitu 3.2.2 Text Transformation dan Feature Selection 3 / 8 Data yang telah diberikan label selanjutnya melalui proses text transformation , pada tahapan ini dilakukan proses transformasi data dari yang sebelumnya berupa token teks diubah menjadi vector data berbobot sehingga dapat digunakan dalam perhitungan data. Pada proses text transformation dilakukan dengan menggunakan metode pembobotan TF-IDF. TF-IDF atau Term Frequency – Inverse Document Frequency memiliki prinsip yaitu token dengan frekuensi kemunculan yang lebih tinggi pada data mengindikasikan token tersebut memiliki bobot yang lebih rendah dibandingkan token yang frekuensi kemunculannya pada data lebih rendah , yang mana bobot token mengartikan penting tidaknya suatu token tersebut di data. Tahapan ini dilakukan menggunakan software RapidMiner. Tahapan berikutnya yaitu features selection , yaitu tahapan yang dilakukan untuk mengurangi jumlah fitur pada data sehingga didapatkan toke-token dengan bobot setinggi mungkin , pada tahapan ini fitur yang ada pada token yang telah memiliki bobot dilakukan pemilahan sesuai besar ini dilakukan dengan kecilnya bobot menggunakan software RapidMiner dan menerapkan metode pruning dengan nilai di bawah 0.1 dan di atas 0.98. token. Proses 3.2.3 Klasifikasi Pada penelitian ini dilakukan dua analisis untuk masing- masing data dan masing-masing media preprocessing. Analisis yang digunakan adalah Support vector machine dan Naïve bayes. Analisis dilakukan menggunakan software rapidMiner. Kedua analisis ini dipilih karena cukup sering digunakan pada penelitian-penelitian dengan analisis klasifikasi , selain juga karena adanya penelitian terdahulu yang sudah membandingkan kedua analisis ini namun dengan media data yang berbeda. Berikut dijelaskan apa itu metode analisis support vector machine dan naïve bayes. itu 3.2.3.1 Support vector machine Metode Support vector machine atau SVM digolongkan sebagai algoritma classifier yang berbasis model supervised learning. Metode SVM mempunyai kekurangan yaitu dibutuhkannya waktu yang cukup lama dalam perhitungan dan sulitnya diaplikasikan pada data dengan jumlah sampel dan dimensi yang besar , namun metode SVM memiliki kelebihan yaitu dalam mengklasifikasikan data kedalam kelas-kelas yang berjumlah sedikit , sehingga dinilai sangat cocok untuk melakukan klasifikasi spam yang mana hanya terdiri dari dua kelas yaitu kelas tweet spam dan tweet bukan spam [ 14 ] . 3.2.3.2 Naïve bayes Metode Naïve bayes atau NB merupakan algoritma classifier yang menggunakan teori kemungkinan dalam statistik untuk memprediksi peluang di masa depan dengan memperhitungkan peluang di masa lalu. Metode naïve bayes kemudian digabungkan dengan kondisi antar atribut dalam universe yang saling bebas dan tidak saling berhubungan. Pada penelitian ini analisis SVM dan NB dilakukan menggunakan bantuan software rapidMiner 7.5. Adapun parameter-parameter yang diterapkan pada penelitian ini disajikan seperti pada Tabel 1 berikut : Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Metode Support vector machine Naïve bayes TABEL I. PARAMETER KLASIFIKASI Parameter Max iteration Epsilon Karnel Function Gamma C No of kernels Minimum Width Laplace Correction Estimation Mode Nilai 100000 0.001 RBF 1 1 10 0.1 Yes Greedy 3.2.4 Manual Labelling Labelling merupakan proses tahapan pemberian label atau keterangan pada data sehingga mengubah bentuk data dari unsupervised menjadi supervised sehingga dapat dilakukan analisis dengan teknik supervised [ 16 ] . Dalam pemberian label pada tweet terdapat cara-cara manual yang dapat diterapkan dalam pendeteksian komentar spam pada twitter seperti pendeteksian komentar duplikat , penggunaan plugin dalam blog , penonaktifan komentar tanpa disertai login , penggunaan CAPTCHA , moderasi komentar secara manual , tidak memperbolehkannya keberadaan hyperlink , pendeteksian kata bermakna aneh , kesalahan pada gramatikal kalimat , kalimat yang tidak rasional , tidak topik pembicaraan , dan relevannya komentar dengan umumnya bersifat sangat general [ 19 ] . Labelling dilakukan secara manual dengan menggunakan software Microsoft excel. Proses labelling pada penelitian ini memperhatikan dua sifat yang dimiliki oleh Tweet spam yaitu komentar yang kerap terduplikasi dan mengandung kata bermakna aneh , kesalahan pada gramatikal kalimat , kalimat yang tidak rasional , tidak topik pembicaraan , dan relevannya komentar dengan umumnya bersifat sangat general [ 12 ] . 3.2.5 Evaluasi Tahap evaluasi pada penelitian ini dilakukan menggunakan software RapidMiner 7.5 dan metode pengujian k-fold validation sesuai pengaturan pada Tabel 2 berikut : TABEL II. Algoritma Support vector machine Nilai PARAMETER EVALUASI PENELITIAN Parameter Metode validasi Matriks pengujian Jumlah data Tool Kriteria output yang dihasilkan Sampling type k-Fold Confusion Matrix 15000 data RapidMiner 7.5 Accuracy dan Classification Shuffled sampling V. KERANGKA PIKIR Penelitian ini disusun atas latar belakang yang telah disampaikan untuk mencapai tujuan yang diharapkan dengan menggunakan metode serta analisis terukur sehingga dapat ditarik kesimpulan yang terukur serta dapat dimanfaatkan kedepannya , kerangka pikir penelitian disajikan pada bagan dibawah ini : 4 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL III. TOP FREQUENT TERMS TWEET DEMOKRAT Kata Demokrat Partai moeldoko Klb Dan Ahy di pd penyelamat ini Frekuensi 13891 7370 5977 4521 4255 3861 3601 3439 2279 2145 TABEL IV. TOP FREQUENT TERMS TWEET KPK Kata Frekuensi kpk pegawai kpkri twk lantik negara bangsa rakyat pancasila asn 12625 3064 2901 2193 1711 1596 1072 1067 1040 1033 Kata Demokrat dan KPK menjadi kata yang paling sering muncul dengan frekuensi kemunculan yang cukup jauh dari kata yang berada di posisi kedua pada masing- masing kata kunci. Hal ini dapat disebabkan karena kedua kata tersebut merupakan kata kunci yang digunakan untuk mengumpulkan data pada penelitian ini. Dalam masing- masing top frequent term didominasi oleh kata-kata yang berhubungan dengan kejadian yang melatar belakangan kata kunci bersangkutan menjadi trending topik. Diluar hal itu terdapat beberapa kata seperti “dan” , “di” , dan “ini” yang tidak berhubungan langsung dengan kejadian yang melatar belakangi kata kunci , namun merupakan kata hubung atau konjungsi yang kerap digunakan oleh masyarakat Indonesia. Dari list kata pada Tabel 5 dan Tabel 6 kemudian dapat di visualisasikan dalam bentuk diagram batang pada gambar 8 berikut : 1 9 8 3 1 5 2 6 2 1 0 7 3 7 7 7 9 5 I S N E U Q E R F K P K I A T R A P T A R K O M E D O K O D L E O M 1 2 5 4 5 5 2 4 1 6 8 3 1 0 6 3 9 3 4 3 4 6 0 3 1 0 9 2 9 7 2 2 3 9 1 2 5 4 1 2 1 1 7 1 6 9 5 1 2 7 0 1 7 6 0 1 0 4 0 1 3 3 0 1 B L K N A D Y H A I D D P I I R K P K A W A G E P … M A L E Y N E P I N I K W T K I T N A L A R A G E N A S G N A B T A Y K A R N S A A L I S A C N A P GAMBAR 4. GRAFIK TOP FREQUENT TERMS KEDUA DATA Diagram batang tersebut memvisualisasikan antara top frequent terms dengan nilai frekuensinya. Semakin tinggi batang pada diagram mengartikan semakin sering kata 5 / 8 Gambar 3. Bagan Kerangka Pikir VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Pengumpulan Data Proses scrapping menghasilkan data sebanyak 17253 data untuk kata kunci Demokrat dan 17681 data untuk kata kunci KPK. Masing-masing kata kunci dikumpulkan pada rentang waktu yang berbeda yaitu pada tanggal 5-11 maret 2021 untuk untuk kata kunci demokrat dan rentang waktu 26 mei hingga 2 juni 2021. Berikut analisis deskriptif yang dilakukan pada penelitian inii guna melihat karakteristik data secara keseluruhan , analisis deskriptif dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel guna melihat karakteristik data secara keseluruhan , analisis deskriptif dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel. Dari data yang telah dikumpulkan dapat diketahui kata-kata yang sering muncul dalam tweet yang membahas topik Demokrat atau KPK. Berikut ini merupakan 10 kata yang paling sering muncul dalam data tweet yang dikumpulkan beserta frequensinya pada masing-masing kata kunci : tersebut muncul. Perbedaan warna pada batang diagram menandakan perbedaan asal kata kunci kata tersebut diambil. Warna merah menandakan data berasal dari kata kunci KPK dan warna biru menandakan data berasal dari kata kunci demokrat : 6.2 Lang Detect Melihat data hasil scraping twitter yang belum sempurna dalam memfilter tweet berdasarkan bahasa maka dilakukan pendeteksi bahasa asing. Pendeteksian bahasa dilakukan pada google colab dengan menggunakan bahasa pemrograman python , dengan menggunakan package langdetect. Setelah tahapan pendeteksian Bahasa selesai dilakukan didapatkan data beserta pengklasifikasian bahasanya yang dapat unduh dalam format csv. Selanjutnya pada fail csv dapat dihapus data Tweet yang tidak tergolong Bahasa Indonesia. Pada proses penghapusan data ini juga peneliti melakukan penghapusan data tweet yang kosong. Hasil dari proses penghapusan data menghasilkan tersisa 15785 tweet pada kata kunci demokrat dan tersisa 15658 tweet pada kata kunci KPK. 6.3 Preprocessing Setelah mendapatkan data yang dibutuhkan , selanjutnya data harus melalui tahapan preprocessing sebelum dapat dilakukan analisis. Tujuannya adalah untuk menghilangkan noise tersebut sehingga dapat meningkatkan kualitas dari data yang didapatkan. Tahapan preprocessing yang dilakukan seperti berikut : GAMBAR 5. BAGAN PREPROCESSING Contoh tweet ( data mentah ) : [ AHY akan dilaporkan kepolisi karena diduga telah memalsukan akta AD / ART 2020 khususnya mengubah mukadimah dari pendirian partai , kata Sekjen Demokrat Moeldoko , Jhoni Allen Marbun. @ agusyudhoyono Moeldoko Penyelamat PD # TitaniDemokratSBY ] Langkah 1 : penghapusan karakter selain huruf yang dapat berupa link URL , username , hashtag , tanda baca , dan angka. Selain itu juga dilakukan trim untuk menghilangkan spasi ganda atau spasi pada awal dan akhir Tweet. Contoh hasil data setelah melaui tahapan cleaning dan symbol handling : [ AHY akan dilaporkan kepolisi karena diduga telah memalsukan akta ADART khususnya mengubah mukadimah dari pendirian partai kata Sekjen Demokrat Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Moeldoko Jhoni Allen Marbun. agusyudhoyono Moeldoko Penyelamat PD TiraniDemokratSBY ] Langkah 2 : mengkonversi Tweet menjadi lower case. Mengecilkan huruf kapital yang termuat dalam data Tweet. Contoh hasil data setelah melalui tahapan case folding : [ ahy akan dilaporkan kepolisi karena diduga telah memalsukan akta adart khususnya mengubah mukadimah dari pendirian partai kata sekjen demokrat moeldoko jhoni allen marbun agusyudhoyono pd tiranidemokratsby ] penyelamat moeldoko Langkah 3 : pembagian teks dari yang berupa kalimat , paragraf atau dokumen , menjadi token-token / bagian-bagian. Contoh data setelah melalui tahapan tokenisasi : [ ‘ahy’ , ‘akan’ , ‘dilaporkan’ , ‘kepolisi’ , ‘karena’ , ‘diduga’ , ‘telah’ , ‘memalsukan’ , ‘akta’ , ‘ad’ , ‘art’ , ‘khususnya’ , ‘mengubah’ , ‘mukadimah’ , ‘dari’ , ‘pendirian’ , ‘partai’ , ‘kata’ , ‘sekjen’ , ‘marbun’ , ‘demokrat’ , ‘agusyudhoyono’ , ‘pd’ , ‘tiranidemokratsby’ ] ‘allen’ , ‘penyelamat’ , ‘moeldoko’ , ‘moeldoko’ , ‘jhoni’ , Langkah 4 : penormalan kata tidak baku yang ada pada data diganti menjadi kata yang lebih baku , mengbah kata slang menjadi kata yang lebih umum , mengubah singkatan , dan menghilangkan huruf ganda pada kata. Contoh hasil data setelah melalui tahapan normalisasi : [ ‘ahy’ , ‘akan’ , ‘telah’ , ‘dilaporkan’ , ‘memalsukan’ , ‘khususnya’ , ‘mengubah’ , ‘mukadimah’ , ‘dari’ , ‘pendirian’ , ‘partai’ , ‘kata’ , ‘sekjen’ , ‘demokrat’ , ‘moeldoko’ , ‘jhoni’ , ‘allen’ , ‘marbun’ , ‘agusyudhoyono’ , ‘moeldoko’ , ‘penyelamat’ , ‘pada’ , ‘tiranidemokratsby’ ] ‘kepolisi’ , ‘akta’ , ‘karena’ , ‘ada’ , ‘diduga’ , ‘art’ , [ ‘ahy’ , Langkah 5 : menghapus stopword atau kata-kata umum. Contoh hasil data setelah melalui tahapan stopwor ‘diduga’ , removal : ‘memalsukan’ , ‘art’ , ‘mengubah’ , ‘pendirian’ , ‘partai’ , ‘sekjen’ , ‘demokrat’ , ‘moeldoko’ , ‘jhoni’ , ‘allen’ , ‘marbun’ , ‘agusyudhoyono’ , ‘penyelamat’ , ‘titranidemokratsby’ ] ‘dilaporkan’ , ‘moeldoko’ , ‘kepolisi’ , Langkah 6 : mengembalikan kalimat kedalam bentuk sederhananya tanpa imbuhan. Contoh hasil data setelah melalui tahapan stemming : [ ‘ahy’ , ‘lapor’ , ‘polis’ , ‘duga’ , ‘palsu’ , ‘art’ , ‘ubah’ , ‘diri’ , ‘partai’ , ‘sekjen’ , ‘demokrat’ , ‘moeldoko’ , ‘jhoni’ , ‘allen’ , ‘marbun’ , ‘agusyudhoyono’ , ‘moeldoko’ , ‘selamat’ , ‘tiranidemokratsby’ ] Pada penelitian ini dilakukan dua metode preprocessing yaitu menggunakan algoritma python dan operasi pada rapidminer 7.5 6.4 Klasifikasi Proses klasifikasi merupakan tahapan analisis menggunakan metode Support vector machine dan Naïve bayes dalam mengelompokkan tweet kedalam kelas tweet spam atau kelas tweet bukan spam. Masing-masing metode analisis akan melakukan pengelompokkan data yang telah melalui preprocessing menggunakan algoritma python dan operator rapidminer. Analisis akan dilakukan menggunakan software rapidminer , yang hasilnya akan dibandingkan dengan data yang telah dilakukan pelabelan secara manual. untuk melakukan rapidminer Hasil konfigurasi 6 / 8 pengklasifikasian kelas ditampilkan pada gambar 6 dan gambar 7 berikut : Gambar 6. Konfigurasi klasifikasi metode SVM Gambar 7. Konfigurasi klasifikasi metode NB Konfigurasi metode klasifikasi yang dibangun pada software rapidminer akan mengklasifikasikan data tweet kedalam kelas tweet spam dan kelas tweet bukan spam. Setiap metode klasifikasi dijalankan sebanyak empat kali masing-masing untuk melihat pengaruhnya terhadap kata kunci data tweet yang digunakan dan metode preprocessing yang diberikan terhadap data. Hasil pengklasifikasian tweet menggunakan analisis SVM dan NB terhadap masing- masing hasil preprocessing pada kedua kata kunci disajikan pada tabel 5 berikut : TABEL V. TOP FREQUENT TERMS TWEET KPK Kata Kunci Metode Preprocessing Demokrat KPK Algoritma Python Operator RapidMiner Algoritma Python Operator RapidMiner Support vector machine Naïve bayes Spam 12251 13157 11215 13499 Bukan Spam 3530 2724 4441 2157 Spam 11612 12884 10793 13080 Bukan Spam 4169 2897 4863 2576 kedua metode Dari hasil pengklasifikasian pada tabel 5 dapat dilihat bahwa pengklasifikasian memiliki kecedenderungan yang sama dalam mengklasifikasikan kedua data pada masing-masing metode preprocessing , lebih banyaknya data yang dimana menunjukan digolongkan dalam kelas spam dibandingkan kelas bukan Spam pada setiap kondisi. Dari data juga dapat dilihat kemiripan kedua metode klasifikasi terhadap banyaknya data yang digolongkan pada suatu kelas. Misalnya pada kelas spam dapat dilihat baik metode Naïve bayes maupun support vector machine sama-sama menunjukan data dari kata kunci KPK yang di preprocessing menggunakan operator rapidminer menunjukan angka spam tertinggi disusul oleh data dari kata kunci demokrat yang di preprocessing juga menggunakan operator rapidminer. Sedangkan data yang melalui preprocessing dengan algoritma python masing-masing menjadi terbanyak ketiga dan keempat untuk kata kunci demokrat dan KPK. 6.5 Manual Labelling Cara yang dilakukan pengelompokan data yang duplikasi yang kemudian keseluruhan data yang memiliki duplikat diberikan label dilakukan pertama Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik tweet spam. Pada data yang tidak memiliki duplikat kemudian di satu per satu apakah memenuhi sifat seperti mengandung kata bermakna aneh , kesalahan pada gramatikal kalimat , kalimat yang tidak rasional , tidak relevannya komentar dengan topik pembicaraan , dan umumnya bersifat sangat general , apabila memenuhi sifat tersebut maka data diberi label tweet spam dan data yang tidak memenuhi sifat tersebut diberikan label tweet bukan spam. Contoh tweet yang dilabeli spam dapat dilihat pada ilustrasi pada Gambar 1. Berikut ditampilkan hasil pelabelan pada kedua data pada tabel 6 : TABEL VI. HASIL MANUAL LABELLING Kata Kunci Demokrat KPK Label Tweet spam Tweet Bukan Spam Tweet spam Tweet Bukan Spam Frekuensi 13257 2425 11898 3758 Total 15781 15658 6.5 Evaluasi labelling manual. Dalam proses Tahapan evaluasi dilakukan pada software rapid miner setelah seluruh data yang dimiliki dilakukan klasifikasi dengan metode naïve bayas , metode Support vector machine , dan ini pengelompokan data dengan labelling manual akan menjadi pembanding dari data yang diklasifikasikan menggunakan metode Naïve bayes dan Support vector machine. Data yang terdiri dari dua kata kunci , dilanjutkan dengan dua metode preprocessing untuk masing-masing kata kunci dan dilakukan masing-masing dua analisis memungkinkan terjadinya delapan kombinasi berbeda pada penelitian ini , sehingga terdapat delapan confusion matrix yang terbentuk. Didapatkannya nilai dari cunfusion matrix dari seluruh kondisi memungkinkan untuk dilakukan perhitungan akurasi , recall , presisi , dan f-measure. Hasil perhitungan akurasi dan f-measure pada setiap kondisi disajikan pada tabel 7 berikut : TABEL VII. HASIL PERHITUNGAN CONFUSION MATRIX Kata Kunci Metode Preprocessing Demokrat KPK Python RapidMiner Python RapidMiner Metode Klasifikasi SVM NB SVM NB SVM NB SVM NB Accuracy F-measure 88.847 % 84.266 % 77.117 % 74.951 % 84.894 % 82.454 % 70.561 % 66.594 % 93.100 % 90.016 % 86.242 % 84.878 % 89.768 % 87.894 % 81.852 % 79.062 % Dari hasil perhitungan nilai akurasi , recall , presisi , dan f-measure pada setiap kondisi , dapat dilihat bahwa kombinasi Antara metode preprocessing menggunakan algoritma python dan metode klasifikasi support vector machine menjadi kombinasi dengan nilai akurasi dan f- measure tertinggi pada masing-masing kata kunci dengan akurasi 88.847 % dan f-measure 93,100 % pada kata kunci demokrat dan akurasi 84,894 % dan f-measure 89,768 % pada kata kunci KPK. Diikuti dengan kombinasi antara metode preprocessing algoritma python dan metode klasifikasi Naïve bayes yang memiliki nilai akurasi dan f-measure 7 / 8 tertinggi kedua pada masing-masing kata kunci yaitu sebesar 84,266 % dan 90,016 untuk nilai akurasi dan f-measure pada kata kunci demokrat dan sebesar 82,454 % dan 87,894 % untuk nilai akurasi dan f-measure pada kata kunci KPK. Kemudian dengan nilai akurasi dan f-measure tertinggi ketiga yaitu kombinasi antara metode Preprocessing operator rapidminer dan metode analisis support vector machine yaitu sebesar 77,117 % dan 86,242 % untuk nilai akurasi dan f-measure pada kata kunci demokrat dan sebesar 70,561 % dan 81,852 % untuk nilai akurasi dan f-measure pada kata kunci KPK. Dengan nilai akurasi dan f-measure antara metode terendah merupakan preprocessing rapidminer dan metode analisis Naïve bayes yang hanya memiliki akurasi dan f-measure sebesar 74,951 % , 84,878 % dan 66,594 % , 79,062 % untuk masing- masing kata kunci demokrat dan KPK. kombinasi Hasil perhitungan akurasi dan f-measure setiap kondisi ini dapat divisualisasikan seperti pada gambar 8 berikut : S V M N B S V M N B S V M N B S V M N B P Y T H O N R A P I D M I N E R P Y T H O N R A P I D M I N E R D E M O K R A T K P K Acuracy F-Measure Gambar 8. Grafik Nilai Akurasi dan F-measure Dari hasil perhitungan nilai akurasi dan f-measure setiap kondisi diatas dapat dilihat juga pada kata kunci dan metode preprocessing yang sama , metode klasifikasi Support vector machine memiliki nilai akurasi , recall , presisi , dan f-measure yang lebih tinggi dibandingkan nilai akurasi , recall , presisi , dan f-measure pada metode klasifikasi Naïve bayes pada setiap kondisi. Selain itu pada kata kunci dan metode klasifikasi yang sama , penggunaan algoritma python pada preprocessing menghasilkan nilai akurasi , recall , presisi , dan f-measure yang lebih tinggi dibandingkan nilai akurasi , recall , presisi , dan f-measure pada kata kunci dan metode klasifikasi yang sama namun dengan metode proses preprocessing. rapidminer operasi pada VII. PENUTUP Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa data tweet yang didapatkan dari proses scrapping cenderung didominasi oleh kata-kata yang berhubungan dengan kata kunci yang berkaitan dan kata-kata umum atau konjungsi. Selain itu dari hasil perhitungan yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa metode preprocessing lebih efektif dalam menggunakan algoritma python melakukan program rapidminer. Hal ini dibuktikan dari hasil penelitian yang mana pada data dan metode klasifikasi yang sama metode preprocessing algoritma python memiliki nilai akurasi yang tinggi yaitu berkisar diantara 82,454 % hingga lebih preprocessing dibandingkan Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik pengklasifikasian dalam melakukan 88,847 % , dibandingkan metode operator rapidminer yang hanya memiliki nilai akurasi diantara 66,594 % hingga 77,117 % . Kesimpulan berikutnya yang dapat diambil adalah metode pengklasifikasian Support vector machine lebih efektif Spam dibandingkan metode Naïve bayes , hal ini ditunjukan oleh nilai akurasi pada metode pengklasifikasian SVM lebih tinggi yaitu berkisar antara 70,561 % hingga 88,847 % dibandingkan metode NB menghasilkan nilai akurasi diantara 66,594 % hingga 84,266 % dan pada data dan metode preprocessing yang sama metode SVM selalu memiliki nilai akurasi dan f-measure yang lebih tinggi dibandingkan metode NB. Dari seluruh kombinasi penggunaan metode preprocessing dan metode klasifikasi dapat disimpulkan kombinasi antara metode prerpocessing menggunakan algoritma python dan metode klasifikai SVM memberikan nilai akurasi tertinggi pada masing-masing data yaitu sebesar 88,847 % dan 84,894 % DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Hidayat , T. ( 2019 ) . Trend Teknologi R evolusi Industri 4.0. Diakses 4 Juni 2021 , dari Universitas Djuanda Bogo r. [ 2 ] Beananda , L. ( 2019 ) . Mengenal lebih jauh Revolusi Industri 4.0. Diakses 4 Juni 2021 , dari Universitas Bina Nusantara Jakarta. [ 3 ] Asur , Sitaran dan Bernardo A. Huberman. Predicting The Future With Sosial Media. Proceeding WI-IAT ‘10 Proceeding of the 2010 IEEE / WIC / ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology. Volume 01. Halaman 492-499. 2010. [ 4 ] McCord M and Chuah M. 2011. Spam detection on Twitter using traditional classifier. Di dalam : M Jose , editor. Autonomic and Trusted Computing : 8th International Conference ; Banff , 2011 Sep 2-4. San Francisco ( US ) : Springer. hlm : 175-186. [ 5 ] Benevenuto , Fabricio , dkk. 2010. Detecting Spammers on Twitter. Universidade Federal de Minas Gerais , Belo Horizonte ( TOMCCAP ) , 5 ( 4 ) :1–25 , 2009 [ 6 ] Wartaekonomi.co.id. ( 2021 , 3 ) . Pemerintah Tolak KLB Demokrat Kubu Moeldoko , " Kami Bersama AHY " Trending di Twitter [ Online ] . Available : https : / / www.wartaekonomi.co.id / read334788 / pemerintah- tolak-klb-demokrat-kubu-moeldoko-kami-bersama-ahy-trending-di- Twitter. [ 7 ] Ajie Poetra , D , Sistem Prediksi Spam Account Pada Media Sosial Twitter Dengan Menggunakan Algoritma C4.5. Universitas Pendidikan Indonesia , Bandung. 2016. [ 8 ] P. Calais , D. Pires , D. Guedes , J. W. Meira , C. Hoepers , and K. Steding- Jessen. A campaign-based characterization of Spamming strategies. In Conference on e-mail and anti-Spam ( CEAS ) , 2008. [ 9 ] Thomason. Blog Spam : A review. In Conference on Email and Anti- Spam ( CEAS ) , 2007 [ 10 ] Statistical analysis to locate Spam web pages. In Int’l Workshop on the Web and Databases ( WebDB ) , 2004. [ 11 ] F. Benevenuto , T. Rodrigues , V. Almeida , J. Almeida , and K. Ross. Video interactions in online video sosial networks. ACM Transactions on Multimedia Computing , Communications and Applications [ 12 ] R. Chrismanto , Y. Lukito. Identifikasi Komentar Spam pada Instagram. Universitas Kristen Duta Wacana , Yogyakarta , 2017. [ 13 ] L Satrionugroho. Deteksi Spammer di Twitter menggunakan metode Naive bayes. Universitas Telkom , Bandung [ 14 ] Fieldman , R. dan Sanger , J. ( 2017 ) . The teks Mining Handbook Advanced Approaches in Analyzing Unstructed Data. Cambridge Univercity Press. New York , United state of America. [ 15 ] Ni’matul Maula , S. 2019. Kajian Perbandingan Algoritma Sentistrength dan Naïve bayes Analisis Sentimen Twitter. Politeknik Statistika STIS. Jakarta [ 16 ] Nikmatun Aliyah Salsabila , 2018 , Kamus Alay. Website : https : / / github.com / nasalsabila / kamus-alay / blob / master / colloquial- indonesian-lexicon.csv , diakses tanggal 21 maret 2021 [ 17 ] Adikara Putra Pandu , 2012 , Kamus Kata Dasar dan Stopword List Bahasa Website : Indonesia. http : / / static.hikaruyuuki.com / wpcontent / uploads / stopword_list_tala.tx t , diakses tanggal 21 maret 2021 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Identifikasi Tweet spam pada Twitter Menggunakan Algoritma Support vector machine dan Naïve bayes Muhammad Firli ( 221709853 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Farid Ridho , S.S.T. , M.T. Ringkasan— Spam merupakan tindakan penyalahgunaan yang selain merugikan juga membahayakan. Keberadaan Spam pada Twitter juga dapat mempengaruhi data Twitter yang dapat dimanfaatkan dalam penelitian. Sehingga dibutuhkan alat ataupun informasi yang memungkinkan kita untuk mendeteksi keberadaan Tweet spam sehingga dapat menghindari Spam. Oleh karena itu disusunlah penelitian ini dengan tujuan untuk membangun model pengklasifikasian Tweet menggunakan metode Support vector machine dan Naïve bayes dalam mendeteksi Tweet ke dalam kelas Spam dan bukan Spam dan membandingkan hasil kedua metode klasifikasi tersebut , guna melihat metode mana yang lebih efektif. Selain itu dibutuhkan juga informasi tentang metode Preprocessing apa yang paling mampu membersihkan data Twitter sehingga dapat meningkatkan analisis klasifikasi yang dilakukan. Dari penelitian yang dilakukan kombinasi metode preprocessing menggunakan algoritma python dan metode analisis support vector machine menjadi kombinasi yang memiliki tingkat akurasi tertinggi pada kedua data yaitu sebesar 88,847 % dan 84.894 % . Kata Kunci— Spam , Twitter , Support vector machine , Naive Bayes , Preprocessing.
VII. PENUTUP Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa data tweet yang didapatkan dari proses scrapping cenderung didominasi oleh kata-kata yang berhubungan dengan kata kunci yang berkaitan dan kata-kata umum atau konjungsi. Selain itu dari hasil perhitungan yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa metode preprocessing lebih efektif dalam menggunakan algoritma python melakukan program rapidminer. Hal ini dibuktikan dari hasil penelitian yang mana pada data dan metode klasifikasi yang sama metode preprocessing algoritma python memiliki nilai akurasi yang tinggi yaitu berkisar diantara 82,454 % hingga lebih preprocessing dibandingkan Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik pengklasifikasian dalam melakukan 88,847 % , dibandingkan metode operator rapidminer yang hanya memiliki nilai akurasi diantara 66,594 % hingga 77,117 % . Kesimpulan berikutnya yang dapat diambil adalah metode pengklasifikasian Support vector machine lebih efektif Spam dibandingkan metode Naïve bayes , hal ini ditunjukan oleh nilai akurasi pada metode pengklasifikasian SVM lebih tinggi yaitu berkisar antara 70,561 % hingga 88,847 % dibandingkan metode NB menghasilkan nilai akurasi diantara 66,594 % hingga 84,266 % dan pada data dan metode preprocessing yang sama metode SVM selalu memiliki nilai akurasi dan f-measure yang lebih tinggi dibandingkan metode NB. Dari seluruh kombinasi penggunaan metode preprocessing dan metode klasifikasi dapat disimpulkan kombinasi antara metode prerpocessing menggunakan algoritma python dan metode klasifikai SVM memberikan nilai akurasi tertinggi pada masing-masing data yaitu sebesar 88,847 % dan 84,894 %
ataupun informasi yang memungkinkan kita untuk mendeteksi keberadaan Tweet spam sehingga dapat menghindari Spam. Oleh karena itu disusunlah penelitian ini dengan tujuan untuk membangun model pengklasifikasian Tweet menggunakan metode Support vector machine dan Naïve bayes dalam mendeteksi Tweet ke dalam kelas Spam dan bukan Spam dan membandingkan hasil kedua metode klasifikasi tersebut , guna melihat metode mana yang lebih efektif. Selain itu dibutuhkan juga informasi tentang metode Preprocessing apa yang paling mampu membersihkan data Twitter sehingga dapat meningkatkan analisis klasifikasi yang dilakukan. Dari penelitian yang dilakukan kombinasi metode preprocessing menggunakan algoritma python dan metode analisis support vector machine menjadi kombinasi yang memiliki tingkat akurasi tertinggi pada kedua data yaitu sebesar 88,847 % dan 84.894 % . Kata Kunci— Spam , Twitter , Support vector machine , Naive Bayes , Preprocessing. VII. PENUTUP Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa data tweet yang didapatkan dari proses scrapping cenderung didominasi oleh kata-kata yang berhubungan dengan kata kunci yang berkaitan dan kata-kata umum atau konjungsi. Selain itu dari hasil perhitungan yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa metode preprocessing lebih efektif dalam menggunakan algoritma python melakukan program rapidminer. Hal
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O